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第40卷第1期吉林工商学院学报Vol.40,No.1
2024年2月JOURNALOFJILINBUSINESSANDTECHNOLOGYCOLLEGEFeb.2024
新能源汽车行业股票价格预测研究
——基于机器学习算法
陈梦龙，樊骋，吴志鹏
（合肥经济学院金融学院，安徽合肥230036）
[摘要]采用机器学习算法中的随机森林模型，并通过选择七种常见股票市场投资指标作为特征值，来预测A股新能
源汽车行业指数价格。通过分析变量重要性发现，平衡成交量、换手率及移动平均线收敛/发散指标对于使用随机
森林方法预测新能源汽车行业股票价格是最为重要的三个指标，且重要性远超其他指标。进一步将随机森林方法
与装袋法及决策树三种机器学习方法进行对比，结果发现，随机森林模型相较于其他方法在预测股票价格方面具
有较高的准确性和可靠性，在新能源汽车行业股价预测中具有较好的表现。
[关键词]机器学习；随机森林；新能源汽车行业；股票价格
[中图分类号]F830.91[文献标识码]A[文章编号]1674-3288-（2024）01-0093-08
[收稿日期]2023-10-20
[基金项目]2022年安徽高等学校省级科研重点项目（自然科学类）（2022AH052626）
[作者简介]陈梦龙（1991-），男，安徽合肥人，讲师，研究方向为金融市场、机器学习；樊骋（1986-），女，安徽太和人，
副教授，研究方向为土地经济管理；吴志鹏（1982-），男，安徽合肥人，副教授，研究方向为大数据管理与应用。
一、问题的提出
随着全球气候变化的加剧，减少碳排放已成为全球共同的责任。“双碳”目标的提出，为中国新能源汽车
行业的发展提供了巨大的机遇，也带来了挑战。中国股票市场中新能源汽车行业及其相关上下游板块也因
此受到了广泛的关注和追捧，成为了投资者追逐的热点板块之一。然而，新能源汽车行业的发展仍面临着
多种挑战，如技术瓶颈、市场需求不足等。如何降低新能源汽车行业股票的投资风险、提高投资收益，成为
了一个重要的研究课题。经验研究表明，新能源汽车行业股票价格受政策支持、技术创新、市场竞争等多种
因素影响，因此，新能源汽车股票价格波动及其背后的驱动因素成为学者以及投资者关注的焦点。
[1]
最早使用机器学习方法研究股价预测问题可以追溯到White（1988）使用神经网络分析IBM普通股票
[2]
的日回报率的非线性规律；Kamijo和Tanigawa（1990）应用循环神经网络分析东京证券交易所上市公司的
[3]
股票价格涨跌的模式，获得较好的预测效果及识别效果；Saad等（1998）发现时延神经网络、循环神经网络
和概率神经网络都是有效的股票走势预测模型。其后，随着机器学习模型的不断开发以及股价预测方面技
术分析手段的不断推陈出新，大量文献开始将二者结合，即以新的股价技术分析指标作为特征变量训练新
的机器学习模型。
但目前相关文献并没有直接使用机器学习模型研究A股新能源汽车股票价格预测问题，大多数集中于
将机器学习方法应用于新能源相关领域，例如清洁能源行业、光伏行业股票的价格预测，并通过模型预测误
[4]
差等模型评价指标筛选出该类股票价格预测中的最优模型。Jabeur等（2021
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