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1. 算法选择
传统机器学习：
回归模型：随机森林（Random Forest）、梯度提升树（XGBoost/LightGBM），处理非线性关系。
分类模型：支持向量机（SVM），用于预测涨跌方向（如二分类：涨 / 跌）。
深度学习：
时间序列模型：LSTM/GRU 神经网络，捕捉价格序列的时序依赖与长期记忆。
图神经网络（GNN）：建模股票与行业、宏观因子的关联网络，分析交叉影响。
Transformer 模型：处理非结构化数据（如新闻、研报），提取事件驱动特征。
2. 特征工程
时序特征：滞后价格、移动平均、波动率序列。
截面特征：行业排名、市值分位数、机构持股比例。
事件特征：将重大事件（如财报发布）编码为虚拟变量，输入模型。
3. 模型优化
过拟合控制：使用 dropout、早停（Early Stopping）、正则化（L1/L2）避免模型在训练集上过拟合。
集成学习：组合多个基模型（如 LSTM + 随机森林），通过投票或加权平均提升预测稳定性。
在线学习：采用增量学习（Incremental Learning），实时更新模型参数，适应市场结构变化。
4. 局限性
机器学习模型常被视为 “黑箱”，需通过SHAP 值、LIME等工具解释特征重要性，避免依赖无经济意义的噪声特征。
对小样本（如新兴市场股票）预测效果较差，需结合迁移学习（Transfer Learning）利用成熟市场数据。
发布于2025-5-22 01:45 武汉
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