选择适合股票价格预测的模型需要综合多方面因素考量,以下是详细的步骤和要点:
1. 理解数据特点
- 数据分布:分析股票价格数据的分布形态,如是否近似正态分布等。若数据呈现正态分布,某些基于正态分布假设的模型可能更适用;若数据分布复杂,可能需要选择具有更强非线性处理能力的模型,如深度学习模型。
- 数据量:如果数据量较小,简单的模型如线性回归可能更容易训练且不易过拟合;而数据量较大时,深度学习模型等能够充分利用大量数据学习复杂模式的模型可能表现更好。例如,对于新兴市场股票数据量相对较少的情况,传统模型可能更合适;而对于成熟市场有海量历史数据时,深度学习模型可发挥优势。
- 数据维度:若数据维度较低,...