金融时间序列预测中的特征选择：方法论与影响

• 日期: 2026-11-25 10:19:13
• 标签: 常规

金融时间序列预测是一个重要问题，许多研究使用统计方法和机器学习技术来解决它。然而，尽管许多发表的论文专注于提高分类准确性或降低回归问题的误差，但它们忽略了特征选择问题，这将有助于从更大的池中选择相关特征并帮助构建具有更好泛化性能的模型。我们研究特征选择对选择的技术预测金融时间序列表现的影响。本文的方法论如图 1 所示。

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