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摘要的汇率预测变化是金融内部有充分探索和广泛认可的领域。许多研究的努力已经深入研究了在机器学习中使用方法来分析和预测外汇市场上的运动。这项工作采用了几种机器学习技术,例如Adaboost,Logistic回归,梯度提升,随机森林clas-Sifier,Bagging,GaussianNaïveBayes,极端梯度提升分类器,决策树分类器以及我们的方法(我们已经结合了三种型号:logistic Recessions:Ranocal Forest Forest Classifier selfersifier and Gauss naivian naivian naive naive bayes bayes)。我们的目标是预测购买和出售欧元的最有利时机。我们将一系列技术指标集成到培训数据集中,以增强我们的技术和策略的精确度。我们实验的结果表明,我们的方法优于替代方法,实现了卓越的预测性能。我们的方法的准确性为0.948。本研究将使投资者有能力就其未来的欧元/美元交易做出明智的决定,从而帮助他们确定市场上买卖最有利的时代。