基于动态堆叠集成学习和投资者知识表示的AI股票市场预测

这项研究通过利用多数据源和投资者特定见解，探索了一种用于股票市场指数预测的复杂 AI 方法。 动态堆叠集成学习的使用表明，这是一种潜在的适应性强且稳健的模型，可用于预测。

• •应用集成学习，这是一种结合多个机器学习模型以提高预测准确性的技术。
• •利用投资者知识表示，这可能包含情绪分析或其他与投资者相关的数据。
• •侧重于多源金融数据，表明采用数据驱动的方法来利用各种类型的信息。