基于机器学习的场外配资识别算法设计与应用

• 作者: 俞建群 李双宏
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 场外配资 随机森林 梯度提升树模型 特征工程
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 33-36,47
• 页数: 5页
• 分类号: F830.91|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.12.010

摘要

场外配资是一种高风险的融资手段,对可疑的场外配资行为进行及时的识别与监控,有利于维护投资者的合法权益与证券市场的稳定.为此提出一种基于改进XGBoost机器学习算法的配资账户识别方法.通过分析场外配资的业务逻辑,构建了与识别算法强相关的特征指标体系,并结合场外配资行为特性采用召回率作为关键度量指标.通过对所构建识别算法的对比分析,所提出的基于XGBoost的场外配资识别模型得到了更加准确的识别效果,并且通过市场交易行为分析能够更加灵活快速适应市场环境变化,从而更好地用于证券市场的场外配资监控.