基于CART和相似股的股票價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)算法研究

　　目前預(yù)測(cè)股票價(jià)格大多都基于單支股票的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，并試圖找出其股價(jià)變化規(guī)律，訓(xùn)練出可預(yù)測(cè)價(jià)格的模型。但實(shí)際股票價(jià)格的波動(dòng)會(huì)受眾多社會(huì)實(shí)時(shí)因素和投資者行為的影響，因此基于歷史數(shù)據(jù)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型往往失效。為此，本文研究2100支股票中具有相似歷史價(jià)格變化的股票，并基于時(shí)間序列窗口滑動(dòng)獲得用于預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，使用決策樹CART（Classification and Regres-sion Trees）對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)做出判別。并與經(jīng)典的時(shí)間序列分析模型ARMA（Auto regressive Moving　Average ModeD對(duì)股票價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行分析比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的方法預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性。