CEEMDAN与MCS结合的股票价格预测方法

"该文探讨了CEEMDAN分解与MCS结合应用于股票价格预测的方法，通过集成机器学习和深度学习技术提高预测精度。文中介绍了如何使用CEEMDAN(完全包围经验模态分解与自适应噪声)分解股票数据，然后结合随机森林和核岭回归构建混合预测器。此外，AdaBoost被用于增强LSTM和GRU模型的性能，进一步提升预测准确性。MCS（模型置信集）策略用于选择和组合最优模型，通过样本外预测或样本内预测性能来评估和排除不重要的模型。实验结果显示，CEEMDAN与支持向量回归的组合（CCEMDAN_SVR）在当前情境下表现最佳。" 本文主要关注时间序列预测在股票价格预测中的应用，强调了股票市场的复杂性和不可预测性。为了应对这些挑战，研究者采用了先进的预测技术。CEEMDAN是一种有效的信号分解方法，它能够将复杂的非线性时间序列数据分解成一系列本征模态函数（IMFs），这些IMFs易于分析和处理。这种方法有助于揭示数据中的潜在模式，为后续的预测模型提供更清晰的输入。 机器学习和深度学习技术，如随机森林和LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元），被用于单独预测CEEMDAN分解后的子序列。随机森林以其并行处理能力和抗过拟合能力而闻名，而LSTM和GRU则是处理序列数据，特别是捕捉长期依赖关系的优秀工具。通过AdaBoost，这些模型的预测能力得到进一步提升，AdaBoost是一种迭代的弱学习器组合方法，能够通过加权多数投票来改进单个模型的性能。 MCS策略在此过程中扮演了关键角色，它根据预测模型的性能来选择和组合模型。通过比较不同模型的样本外预测性能，MCS能够识别并剔除那些对总体预测贡献较小的模型，保留并平均最优模型的预测结果，从而提高整体预测精度。这种基于模型置信度的集成方法被证明在股票价格预测中非常有效，特别是在CEEMDAN分解后数据的处理上。 在对比现有独立技术后，CEEMDAN与支持向量回归的集成（CCEMDAN_SVR）模型被发现为最佳预测方案。支持向量回归（SVR）是一种强大的非线性预测模型，能够处理非线性关系和异常值，与CEEMDAN相结合，能够更好地捕捉股票价格的动态变化，提高了预测的准确性和稳定性。 总结来说，这篇论文展示了如何利用CEEMDAN分解和MCS策略，结合机器学习和深度学习技术，来提升股票价格预测的精度。这种方法对于投资者和交易者来说具有实际价值，可以帮助他们做出更为明智的决策，同时为时间序列预测领域的研究提供了新的视角和方法。