改进的XGBoost模型在股票预测中的应用

来源：计算机工程与应用杂志2019年第20期北京时间：

作者：王燕，郭元凯

单位：兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050

摘要：随着时代的不断进步，人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余，有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资，为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场，如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面的困惑，也是股票预测领域中学者们所关心的重点。通过网格搜索算法对XGBoost模型进行参数优化构建GS-XGBoost的金融预测模型，并将该模型运用于股票短期预测中。分别以中国平安、中国建筑、中国中车、科大讯飞和三一重工2005年4月至2018年12月28日的每日收盘价作为实验数据。通过实验对比，相较于XGBoost原模型、GBDT模型以及SVM模型，GS-XGBoost模型在MSE、RMSE与MAE三个评价指标上都表现出较好的预测结果。从而验证，GS-XGBoost金融预测模型在股票短期预测中具有更好的拟合性能。

关键词：XGBoost,网格搜索,梯度增强决策树（GBDT）,支持向量机（SVM）,股价预测