团队的小伙伴重构了随机森林算法 打最硬的板,避最大的面——A股超短线打板战术分享,评价指标提升不少。

算法评价指标
简单说来,加大了对【涨停成功】预测失败的惩罚,目前准确率、精确率指标都得到较好的提升。
小僧将算法结果重点挑个决策分支(思想源自知名游资的理论)给大家讲一讲:

重点决策分支
样本分布:总共有36,402个样本,其中次日涨停失败的样本数量为27,301,次日涨停成功的样本数量为9,101。比例大约为3:1。
涨停最大可能性分支分析
在随机森林模型中,每个决策树都会对数据进行独立的分析,最终通过投票机制来决定最终的输出。为了找出涨停的最大可能性分支,我们需要关注那些在决策路径的倾向。
关键决策点:
(1)总市值:低于33亿。
在复杂且精密的决策树体系中,总市值无疑是一个极具关键意义的特征。众多的决策点都与总市值的判断紧密相连,其影响力不容小觑。例如,当我们审视总市值小于 4690864384.0 的样本时,会发现其中的大部分呈现出失败的态势。这并非是偶然的现象,而是经过大量数据观测和深入分析所得出的结论。进一步探究,在总市值小于 3311689344.0 的样本中,成功的可能性却出人意料地增加了。这种看似矛盾的现象背后,可能隐藏着市场对于不同规模企业的价值认知差异,以及行业发展阶段和市场竞争格局等多种因素的综合影响。比如在新兴产业中,一些小型企业虽然总市值较低,但凭借创新的技术和独特的商业模式,反而有更大的机会突破困境,取得成功。
(2)封单额:涨停板封单额大于 121964136 元(1.21 亿),
这一数值在股票交易中具有显著的指示意义。当封单额达到如此规模时,通常意味着市场对该股票的强烈看好和坚定买入意愿。这种大规模的封单额可能是由于公司发布了重大利好消息,如重大合同签订、新产品研发成功等,吸引了大量资金的追捧;也可能是因为整个行业板块处于上升周期,带动了相关个股的强势表现。
(3)换手率: 换手率低于 4.69 时,
往往反映出市场交易的活跃度相对较低。这可能暗示着投资者对该股票的持有态度较为坚定,短期内没有大规模的买卖操作。比如在一些蓝筹股中,由于其业绩稳定、发展前景明确,投资者更倾向于长期持有,从而导致换手率较低。然而,换手率低并不总是意味着股票的价值被低估或高估,还需要结合公司的基本面、行业发展趋势等多方面因素进行综合判断。
(4)高度空间:即距离最大高度板大于 2。
这一概念在股票市场的技术分析中具有重要地位。当一只股票的高度空间达到这样的水平时,表明其上涨潜力较大,有突破前期高点、引领市场行情的可能。从历史数据来看,许多强势股在启动初期都具备较大的高度空间,为后续的连续上涨奠定了基础。
(5)大盘情绪:大盘情绪值是根据大盘成交额、板块高度、涨停家数、跌停家数计算的综合指标。
这一综合指标全面而准确地反映了整个市场的投资氛围和投资者的心理状态。大盘成交额的高低直接体现了资金的活跃程度;板块高度反映了市场热点的集中程度和持续性;涨停家数的多少表明了市场的做多力量;跌停家数则反映了市场的恐慌情绪。例如,当大盘成交额持续放大,多个板块达到较高高度,涨停家数众多而跌停家数稀少时,大盘情绪值往往较高,市场处于乐观向上的状态,投资者信心充足,更倾向于积极买入股票。反之,当各项指标表现不佳时,大盘情绪值降低,市场陷入悲观,投资者趋于谨慎,交易活动也相应减少。
结论
在量化投资中,随机森林模型通过多个决策树的集成学习,能够从多个维度分析股票的特征,从而提高预测的准确性。在实际应用中,投资者应结合模型的预测结果和其他市场信息,做出更为全面的投资决策。同时,需要注意的是,模型的预测并不是百分百准确,市场的不确定性和模型的过拟合都是需要考虑的因素。
注:由于平台规则限制,以后的每日复盘不再分享AI预测的特定个股,但可根据数据与逻辑自行判断。可以私信交流。
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