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公开(公告)号：CN110610420A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910672177.9
申请日：2019-07-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种股票价格趋势预测的方法及其系统，包括以下步骤：设股票的数据集为二维集合D，横轴表示数据集的日期属性和其他属性，记为{Date,a1,a2,…,ak}；定义集合D的时间关联度；定义其他属性ak的分裂节点集合Tk，定义分裂节点t的时间关联度增益；定义分裂节点t的信息增益；结合时间关联度增益TRG(D,t)和信息增益EG(D,t)，得到决策树分裂节点标准；将训练集通过以上步骤训练，得到决策树模型，将训练集合D*按日期划分为若干子集，子集的集合为Cγ＝{C1,C2,…,Cω}；设置预测集在该节点的判断左右子树选择依据的公式，根据判断左右子树选择依据的公式对预测集预测判断，完成股票价格趋势预测。本发明对股价数据的训练效果更好，股价涨跌趋势的预测准确率更高，预测准确率提高近一倍，其预测的涨跌信号基本反映股市收盘价的趋势。
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