基于RF-BP组合模型的混合型基金预测研究

针对传统的预测方法在处理混合型基金净值时存在指标选择困难，预测周期长，误差大等问题。提出将随机森林算法与改进型BP算法组合成RF-BP模型对混合型基金的周净值进行了预测。通过对A基金为代表的数只不同类的混合型基金的仿真研究表明，该组合模型的预测精度达到98%，较好地预测了基金净值的变化趋势，且具有较好的泛化性和普适性，为投资者、管理者提供了投资参考。