股票预测的机器学习方法

一、时序预测模型

1. LSTM（长短期记忆网络）

擅长处理股价这类具有时序依赖性的数据，通过记忆单元捕捉长期规律。实战中常配合pandas进行数据预处理，结合均方误差等指标评估预测效果

2. Transformer

通过自注意力机制（Multi-headed Attention）动态计算特征权重，在捕捉股价非线性关系时表现优异，常与LSTM并列作为主流时序模型

二、集成学习模型

1. 梯度提升树（XGBoost/LightGBM）

通过二阶泰勒展开优化损失函数，在结构化数据预测中准确率可达92%以上，尤其适合量价特征分析

2. 随机森林

采用Bagging集成多棵决策树，通过特征重要性排序识别风险因子，能高效处理百万级样本

三、其他经典算法

注意事项