MCS与CEEMDAN融合：提升股票价格预测的精度与深度学习策略

本文主要探讨了"基于MCS和CEEMDAN的股票价格预测算法"这一主题，针对股票市场中的复杂性和挑战，作者提出了一种结合机器智能和深度学习技术的创新预测方法。首先，文章介绍了股票价格预测在金融领域的关键作用，以及其背后的困难，如数据的非平稳性、非线性和不确定性。传统的预测方法往往基于非平稳性的假设，这在实际应用中可能效果有限。 作者采用了一种名为CEEMDAN（完全包围经验模式分解与自适应噪声）的分解技术，这是一种先进的信号处理方法，能够有效地处理非平稳的时间序列数据。CEEMDAN被用于分解原始股票价格数据，生成正交子序列，这有助于揭示隐藏在数据中的模式和趋势。接下来，通过将CEEMDAN的结果输入到随机森林（RF）模型中，得到初步的预测结果。 为了进一步提高预测精度，研究引入了核岭回归（KRR）模型，用于整合这些子序列的预测，形成一个混合预测器。核函数在这里起到了增强预测性能的作用。此外，文章也提到了自适应增强（AdaBoost）技术，它被应用于长短期记忆（LSTM）和门控递归单元（GRU）模型，显著提升了模型的预测准确度，特别是在与CEEMDAN结合的情况下。 文章的核心部分是基于模型置信集（MCS）的股票价格预测算法。MCS通过样本外预测和样本内预测性能评估模型的重要性，剔除不重要的模型，然后对剩余重要模型的预测结果进行平均，以生成最终的预测。这种方法避免了过度依赖单个模型，增加了预测的稳定性和可靠性。 对比实验部分，研究者将所提出的MCS与CCEMDAN_SVR（CEEMDAN与支持向量回归的结合）模型进行了多方面的验证，结果显示，MCS结合CEEMDAN在当前的股票价格预测任务中表现最为出色。这种方法展示了如何通过结合分解技术、机器学习模型和策略优化，有效地应对股票市场的复杂动态，提高预测精度，从而帮助投资者和交易者做出更明智的决策。 总结来说，这篇论文贡献了一个创新的股票价格预测框架，通过CEEMDAN、MCS和多种机器学习技术的集成，为金融市场的预测提供了有力工具。其结果表明，这种方法在处理非线性和不确定性时展现出优越性能，值得在实际应用中进一步研究和推广。