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公开(公告)号：CN107292433A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710437743.9
申请日：2017-06-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双聚类挖掘及朴素贝叶斯和AdaBoost的股票交易行为预测方法，选取一段时间内的股票数据作为预测模型的训练集，首先利用双聚类算法来挖掘股票数据中的交易模式，根据股票技术指标的不同，可以把股价变化趋势分为上涨、持平、下跌三种情况，分别对应股票交易中的买点、持有点和卖点。然后利用挖掘到的交易模式，构建基于朴素贝叶斯的分类器，最后采用AdaBoost算法将多个弱分类器进行结合，构成泛化能力较强且分类准确率较高的强分类器。该方法的提出能够对股票价格的变化趋势进行预测，为投资者的交易行为提供较有价值的参考。
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