15、基于KNN的股票市场趋势预测高效监督机器学习技术

基于KNN的股票市场趋势预测高效监督机器学习技术

1. 预测架构概述

预测股票市场趋势的系统主要包含以下几个关键部分：
- 数据采集 ：从巴基斯坦证券交易所金融数据库获取数据。
- 降噪处理 ：对采集到的数据进行降噪，以提高数据质量。
- 股票市场预测模型 ：应用KNN模型进行股票市场预测。
- 性能评估 ：使用RMSE、MAE、Logcosh和Accuracy等指标评估模型性能。

以下是该架构的mermaid流程图：

graph LR
    A[数据采集] --> B[降噪处理]
    B --> C[股票市场预测模型（KNN）]
    C --> D[性能评估]

2. 数据集收集

用于股票趋势预测实验的基准数据集包含三个部分，具体信息如下表所示：
| 数据集 | 标题 | 详情 |
| — | — | — |
| D#1 | 卡拉奇证券交易所（KSE）100指数 | KSE 100公司股票指数，可在www.ksestocks.com/QuotationData获取 |
| D#2 | 幸运水泥 | 幸运水泥公司股票数据，可在www.ksestocks.com/QuotationData获取 |
| D#3 | 恩格罗肥料有限公司 | 恩格罗肥料有限公司数据集，可在www.ksestocks.com/Qu