作者：禅与计算机程序设计艺术
1.1 概述
根据世界银行发布的《全球经济展望》报告，2022年全球GDP将达到17万亿美元，比上一年增长了9%，创历史新高。国内经济依然处于高速增长期，但同时也面临着巨大的结构性危机、贸易摩擦、产业升级等挑战，给企业带来巨额利润和不确定性。随着国际金融市场对中国股市的关注日益增多，许多投资者纷纷寻求中国股市的相关数据，而借鉴国外成熟的机器学习模型，可以帮助它们更好地理解国内股市的信息。本文将介绍如何利用机器学习预测股价，并从数据准备、特征工程、模型选择和参数调整三个方面探讨其中的关键环节。希望通过本文的学习，投资者能够准确预测国内股市，助力企业实现盈利目标。
1.2 研究背景及意义
1.2.1 为什么要预测股价？
在过去的几十年里，股票市场经历了起伏曲折的起飞阶段。1971年，美国第一次上市交易；1980年至1993年间，股市一直呈上升趋势；到了2007年，美国股市崩盘，经历了12年的牛市。由于经济危机、产业转型、政策导向等种种原因，股票市场迎来了新的高潮期。如今，股票市场呈现出波动加剧、反弹减缓、下跌加速的态势。
对于投资者来说，预测股价可以帮助他们在买入时作出理性判断，帮助他们避免被一些股价走势不好的股票“打死”。同时，预测股价还可以为散户提供参考，指导他们制定出售策略。预测股价具有重要的意义，它为股票市场注入了活力、提供信息，促进了市场的稳定性与谐美。
1.2.2 传统方法的问题
目前流行的预测股价的方法主要基于以下几个方面：