多股价指标下集成机器学习的股价操纵检测  

作　　者：赵俊杰 刘金涛 周永辉 

机构地区：[1]贵州师范大学大数据与计算机科学学院,贵州贵阳550025

出　　处：《电脑知识与技术》2025年第3期77-81,共5页Computer Knowledge and Technology

基　　金：贵州省科技计划项目(黔科中引地[2022]4055);贵州省教育厅自然科学研究资助项目(黔教技[2023]011);黔科合平台人才-BQW[2024]015;(专)贵州省新一代人工智能与现代服务科技创新人才团队建设(项目编号:11905/0524005)。

摘　　要：针对中国股票市场的价格操纵问题。基于中国证监会公布的股价操纵案例数据,在分析日收益率、日换手率、日振幅等股价变化特征的基础上,引入股票与当日大盘的偏离程度新特征,结合多种股价度量指标,集成多种机器学习算法,构建了股价操纵检测模型。实验结果显示,相较于其他单一的股价操纵检测模型,本模型将检测准确率提升至84.38%。

关 键 词：中国证监会 异常波动 机器学习 股价操纵检测 股票市场 集成学习 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术] F832.5[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]