基于机器学习的股票价格预测：最新进展与研究

I. 简介

A. 基于机器学习的价格预测

传统的股票价格预测主要基于技术分析和基本面分析。然而，随着大数据的發展，人们越来越意识到这两种方法并没有充分利用市场公共信息。因此，基于机器学习的资产价格预测最近成为一个热门话题。

Adebiyi A. Ariyo 等人根据 ARIMA 模型预测股票价格，已经被证明具有强大的短期预测潜力，并可以与现有的股票价格预测技术竞争[8]。Carson Kai-Sang Leung 等人提出了结构支持向量机（SSVMs），并使用 SSVM 来预测其股价的正向或负向变化[9]。最近，随着深度学习技术和计算硬件的不断发展，基于深度学习的股票价格预测成为一个热门话题。Sreelekshmy Selvin 等人基于 LSTM、CNN 和 RNN 进行股票价格预测实验，并提出了一个滑动窗口来预测短期未来价值[10]。