基于数据挖掘模型的锌期货价格预测模型

• 作者: 田永忠
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 锌期货 数据挖掘模型 随机森林
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 276-280
• 页数: 5页
• 分类号: TP39

摘要

对期货市场的价格进行合理地预测,可以规避风险,获得收益。本文利用支持向量机(SVM)回归、决策树(RPART)回归、Bagging回归、Boosting回归、随机森林(Random forest)回归五种数据挖掘模型对锌期货的价格进行预测,预测结果良好,对一个月后锌期货价格变动方向的准确率在60%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田永忠		3	0	0.0	0.0