股票价格预测中的特征工程技巧与最佳实践
正文：一、引言在金融市场预测中，股票价格预测是一个核心议题。为了提高预测的准确性，特征工程技巧与最佳实践的应用显得尤为重要。特征工程是一种数据预处理方法，旨在将原始数据转化为更有用的表示形式，以提供给机器学习模型进行训练。本文将探讨在股票价格预测中的特征工程技巧与最佳实践。二、特征工程技巧1. 数据清洗：在特征工程的过程中，数据清洗是首要步骤。需要处理缺失值、异常值、重复值和无关数据，确保数据的准确性和完整性。2. 特征选择：选择与股票价格相关的重要特征是提高预测精度的关键。可从基本面、技术面和市场情绪等方面提取特征，如市盈率、每股收益、成交量、移动平均线、投资者情绪指数等。3. 特征构造：根据业务知识和领域经验，构造新的特征以提高...
