基于堆叠策略的高送转题材股预测模型
来源：计算机技术与发展杂志2022年第S1期北京时间：
作者：黄文龙;薛未杰;冷佳俊;吕品
摘要：该文提出了一种基于堆叠策略的高送转题材股预测模型。 该模型使用的 4 种个体分类器分别是支持向量机、神经网络、随机森林和极限梯度提升树,元学习器为线性模型。 为了提升高送转题材股预测模型的精度,采用差分进化算法对每个个体分类器的参数进行了优化。 实验结果表明,该模型在年送转数据集上的精度达到了 94. 3% 。? ?为进一步帮助投资者分析单一个股,还利用日数据构建了一个高送转辅助预测模型 LSTM,用于预测送转比变化趋势,以进一步帮助投资者及时捕捉市场信息。
关键词：堆叠策略;LSTM;差分进化;高送转;因子合成
