Stock Return Prediction Using Voting Regressor Ensemble Learning

doi:10.15294/rji.v1i2.68048

Stock Return Prediction Using Voting Regressor Ensemble Learning

2023-09-29

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DOI：10.15294/rji.v1i2.68048

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摘要。股票价格的回报值通常用于基于投资回报率计算来预测买卖股票过程中的利润。股票价格回报值的计算可以在特定时期（包括每周和每日）自动预测。目的：所面临的问题是确定一个良好的预测算法，因为股票价格数据的波动使得预测变得困难。方法：研究人员执行的阶段包括数据预处理阶段，然后进入探索性数据分析（EDA）阶段以获取数据模式，接着进行数据建模阶段。本研究使用Python编程语言开发，用于预测的模型可以实时获取。结果：本研究获得的结果表明，Voting Regressor具有最佳模型，其误差率为0.032523，使用的是均方根误差（RMSE）。本研究的结果可以进一步开发，以自动预测未来的股票回报值。

Stock Return Prediction Using Voting Regressor Ensemble Learning

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