机器学习在金价时间序列预测中的应用

文章利用COMEX黄金期货每日收盘价共2019个数据点,探讨机器学习技术在黄金价格时间序列预测中的应用与效能。数据集被分为80%的训练集和20%的测试集,以评估预测模型的准确性和泛化能力。首先,以ARIMA(3,1,3)作为基线模型,其性能表现不佳。随后,运用多种机器学习模型进行比较分析,包括长短期记忆网络(LSTM)、BP神经网络、随机森林模型以及小波神经网络,以评估它们在金价预测中的性能。最后,小波神经网络在测试集上的性能指标显示出良好的预测精度,同时BP神经网络也展现了卓越的预测能力,共同印证了机器学习技术在黄金价格预测领域的有效性。文章的结果对于金融市场分析师和投资者来说,提供了一个强有力的工具,以更准确地理解和预测黄金市场的动态。