TY -的A2 - 1月,Naeem盟——曹Mengya PY - 2021 DA - 2021/12/10 TI -预测股票价格和指标之间的联系与机器学习在R编程语言SP - 1275637六世- 2021 AB -提供了一个深入分析机研究股票价格之间的关系,通过机器学习算法指标。由一个金融股票价格很难预测公式,因为有太多的因素会影响股票价格。随着计算机科学的发展,作者现在使用许多计算机科学技术来更准确地预测的股票价格。在这个项目中,作者用机器学习在R Studio预测的价格35股票在纽约证券交易所交易和研究之间的相互作用四个指标在不同国家的价格。进一步,提出了股票和指标在不同国家之间的联系,然后使用预测来优化这些股票的投资组合。为了完成这个项目,作者使用线性回归,套索,回归树、装袋,随机森林,提高了树进行分析。实验结果表明,MRDL深多个回归模型提出了股票的收盘价格趋势预测均方误差区间[0.0043,0.0821]。KDJSV,此外,80%的提议DMISV MACDV,第一劝业股票买卖策略有一个返回大于10%。实验结果验证该买卖策略的有效性和股票价格趋势预测方法。与其他算法相比,该算法的准确性在这项研究增加了15%,并预测的效率增加了25%。 SN - 2314-4629 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1275637 DO - 10.1155/2021/1275637 JF - Journal of Mathematics PB - Hindawi KW - ER -