摘要

本文介绍了一种利用增强型金融智能机器学习算法进行印度股票市场价格预测的框架。该研究通过构建五种不同的机器学习模型（包括双向长短期记忆网络（BiLSTM）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、卷积神经网络与长短期记忆网络（CNN-LSTM）组合、门控循环单元（GRU）以及LSTM与GRU组合），结合“超级预测者”的预测，旨在提高投资决策的准确性。模型评估采用平均绝对误差（MAE）来衡量预测精度。此外，研究还开发了一个用户友好的网站，用于收集用户预测并识别“超级预测者”，以进一步提高股票价格预测的准确性。

原理

本文提出的模型通过结合机器学习算法和人类智能，特别是“超级预测者”的预测，来提高股票价格预测的准确性。机器学习模型如BiLSTM、ARIMA、CNN-LSTM、GRU和LSTM-GRU通过分析历史数据来学习股票价格的复杂模式和趋势。这些模型能够捕捉时间序列数据中的非线性关系和长期依赖性。同时，通过识别和跟踪“超级预测者”的预测，模型能够更好地预测市场中的不可预测变化。这种结合机器智能和人类直觉的方法，特别是在处理高度不确定和波动性大的股票市场时，显示出其先进性和有效性。

流程

研究团队首先收集和准备印度股票市场的历史数据，包括NIFTY 50指数的价格数据。然后，他们构建了五种不同的机器学习模型，并对这些模型进行训练和测试。每个模型都通过输入历史数据来预测未来的股票价格。为了评估模型的性能，研究团队使用平均绝对误差（MAE）作为评价指标。此外，他们还开发了一个网站，允许用户提交他们对特定股票价格的预测，并通过这些预测来识别“超级预测者”。这些“超级预测者”的预测随后被整合到机器学习模型中，以进一步提高预测的准确性。

应用

该研究提出的框架不仅适用于印度股票市场，还可以扩展到其他金融市场，如外汇、商品等。通过结合机器学习和人类智能，该框架能够提供更准确的市场预测，帮助投资者做出更明智的投资决策。此外，该方法还可以应用于其他需要复杂时间序列预测的领域，如经济预测、气候模型等。随着技术的进一步发展和数据的积累，预计这种方法将在金融和其他领域发挥更大的作用。