机器学习在股票预测中的应用综述
来源：计算机工程与应用杂志2020年第12期北京时间：
作者：徐浩然，许波，徐可文
单位：广东财经大学 信息学院，广州 510000
摘要：揭示股票市场运行规律一直是研究的热点，近些年机器学习方法在股票预测方面取得了不错的进展，相较于传统的基本面分析、技术分析等方法，显示了独特的优势。从股票预测研究的主要问题、特征工程和机器学习算法应用等三个方面，对近年来该领域的主要文献进行总结，并针对每种算法在应用中的特点与不足进行评述。围绕目前机器学习在股票预测上遇到的主要问题，从迁移学习、特征工程、深度学习模型融合等方面进行了深入的分析与展望。
关键词：股票预测,机器学习,支持向量机,深度学习,集成学习
