提出算法预测基金经理对股票的投资策略,为个体投资者提供投资意见。不同于仅依据股票本身信息推荐的传统算法,该算法通过高阶奇异值分解算法HOSVD(Higher Order Singular Value Decomposition)学习基金经理的历史交易记录和投资者的个...提出算法预测基金经理对股票的投资策略,为个体投资者提供投资意见。不同于仅依据股票本身信息推荐的传统算法,该算法通过高阶奇异值分解算法HOSVD(Higher Order Singular Value Decomposition)学习基金经理的历史交易记录和投资者的个人特征因素,为投资者提供个性化推荐。除此之外,将非个性化推荐与个性化推荐进行整合,进一步提高推荐质量。对真实股票交易数据的仿真实验结果表明,用于推荐的个性化算法在准确度和收益率方面,优于传统的非个性化算法。展开更多
文摘提出算法预测基金经理对股票的投资策略,为个体投资者提供投资意见。不同于仅依据股票本身信息推荐的传统算法,该算法通过高阶奇异值分解算法HOSVD(Higher Order Singular Value Decomposition)学习基金经理的历史交易记录和投资者的个人特征因素,为投资者提供个性化推荐。除此之外,将非个性化推荐与个性化推荐进行整合,进一步提高推荐质量。对真实股票交易数据的仿真实验结果表明,用于推荐的个性化算法在准确度和收益率方面,优于传统的非个性化算法。
