基于逻辑回归预测恒生指数的涨跌

• 作者: 王博洋
• 来源期刊: 中国科技投资
• 关键词: 逻辑回归 正则化 恒生指数 涨跌预测
• 年，卷（期）: 2019,（36）
• 所属期刊栏目: 财经纵横
• 页码范围: 131-132
• 页数: 2页
• 字数: 2930字
• 语种: 中文

摘要

在人工智能发展的今天,人工智能技术在金融、生物、医疗和互联网等多个领域都有应用.由于股市变化不定,科学的方法在股市预测中起了重要的作用.本文首先通过大数据的研究分析引起恒生指数变化的社会事件,然后基于恒生指数的最大值、最小值、开盘价、收盘价和成交量的数据,采用普通逻辑回归、Ridge逻辑回归和Lasso逻辑回归共同建模,比较选择较优模型的正确率、精度、召回率、F1得分和AUC值.结果显示逻辑回归模型能对恒生指数涨跌进行预测,其中Ridge逻辑回归模型在预测模型中更加准确有效.本文提出的方法可以描述恒生指数变化趋势,对于其他股票市场也有一定的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王博洋		1	0	0.0	0.0