摘要
本发明公开的属于股票技术领域,具体为一种预测股票涨停的方法,包括具体步骤如下:特征构建,数据预处理,模型训练,模型验证结果,获得预测模型。本发明先从大量指标中筛选出与股票未来涨停相关性高的以及对于预测股票涨停有预测作用的特征,接着使用LightGBM方法将这些特征组合在一起生成预测模型,具有能够对股票涨停的概率进行预测,为投资者投资决策做参考。
技术关键词
预测股票
LightGBM模型
特征选择
过滤法
样本
投资者
生成预测模型
股票技术
数据
机器学习方法
最佳特征
参数
模型算法
特征值
过滤方法
标签
指标
训练集
板块
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