探索拓扑数据分析在股票指数走势预测中的应用
机器学习
2024-11-22 v1 数据分析、统计与概率
摘要
拓扑数据分析（TDA）最近在金融预测领域获得了显著的关注。然而，点云构建方法、拓扑特征表示以及分类模型的选择对预测结果有显著影响。本文解决了股票指数走势的分类问题。首先，我们使用三种不同的方法为股票指数构建点云。随后，我们应用 TDA 从点云中提取拓扑结构。计算四种不同的拓扑特征来表示数据中的模式，并枚举这些特征的 15 种组合输入到六种不同的机器学习模型中。我们通过在 CSI、DAX、HSI 和 FTSE 等数据集上进行指数走势分类任务来评估各种 TDA 配置的预测性能，为不同 TDA 配置的效率提供了见解。
引用
@article{arxiv.2411.13881,
title = {Exploring applications of topological data analysis in stock index movement prediction},
author = {Dazhi Huang and Pengcheng Xu and Xiaocheng Huang and Jiayi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.13881},
year = {2024}
}
备注
20 pages, 10 figures