基于XGBoost的股价预测与交易策略

• 作者: 宋逸菲
• 来源期刊: 品牌研究
• 学科: 经济
• 关键词: XGBoost 股价预测 交易策略 广州酒家
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 品牌战略
• 页码范围: 74-76
• 页数: 3页
• 分类号: F832.51
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1009.2022.02.025

摘要

股价预测一直是学者们津津乐道的一个话题,随着时代科技的发展,股价预测的方法也不仅仅局限于回归预测等统计方法,机器学习的应用使得股价预测又有了新的方向.本文使用XGBoost对广州酒家的股价进行了拟合,模型拟合效果良好.随后,本文基于XGBoost预测得到的股价构造了一个短期日频的交易策略,通过该策略我们可以在8天内获得较为可观的总收益,说明基于机器学习的股价预测是有效的,基于该方法构建的投资策略也是有效的.