书目详细信息
： 机器学习与股票择时
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5638-3298-9:CNY45.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习与股票择时/.邱月著 |
| 出版发行项： | 北京:,首都经济贸易大学出版社:,2021 |
| 载体形态项： | 140页:;+图:;+24cm |
| 一般附注： | 国家自然科学基金青年科学基金项目“标签聚合学习视角下破产预测模型与方法研究”(71901155)阶段性成果 |
| 提要文摘： | 本书改进了FA算法的动态搜索能力，将MFA算法应用于变量的选取及参数寻优，构建了基于MFA-SVM的量化择时模型；针对传统神经网络层数不足等局限性，提出一种适用于股票择时问题的混合CNN-RNN模型，由一维CNN模块(卷积层和池化层)、RNN模块(双层LSTM和双层GRU)、ReLU激活函数层组成，并进行了实证研究，为相关学者后续研究提供了新思路和新方法。 |
| 题名主题： | 机器学习 应用 股票投资 |
| 索书号： | F830.91/Q57 |
| 中图分类： | F830.91 |
| 个人名称等同： | 邱月 著 |
| 记录来源： | CN 浙江省新华书店集团公司 20220905 |