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股票投資常常伴隨著風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生,越來越多的投資者期望尋求更加科學(xué)的投資方法。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的興起,用機(jī)器學(xué)習(xí)探究股票市場(chǎng)的變化規(guī)律越來越流行。本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)的三種算法,線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(LinearModel)、多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MLP)和支持向量機(jī)回歸模型(SVM)分別對(duì)1990年至2019年的上證指數(shù)sh000001價(jià)格進(jìn)行研究。在1%誤差容忍度下,驗(yàn)證了三種模型對(duì)股價(jià)均較好的預(yù)測(cè)效果,為廣大投資者提供投資策略支持。