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利用机器学习算法进行股票市场预测研究近年来，股票市场一直是投资者关注的焦点。
然而，股票市场的波动性和不确定性使得预测其未来走势变得相当困难。
为了提高投资者的决策效果，利用机器学习算法进行股票市场预测研究成为了一种备受关注且具有潜力的方法。
本文将探讨利用机器学习算法进行股票市场预测的相关研究和方法，并分析其优点、局限性和未来发展方向。
首先，机器学习算法可以通过学习历史数据中的模式和规律，从而生成预测模型。
其中，监督学习算法是其中一种常用的方式，它通过输入历史数据和相应的标签，通过训练生成一个模型，然后利用该模型对未知数据进行预测。
例如，使用支持向量机（Support Vector Machines）和随机森林（Random Forest）等算法，可以对股票市场的趋势进行预测。
这些算法可以有效地捕捉到市场的非线性关系和复杂模式，从而提高预测的准确性。
其次，利用机器学习算法进行股票市场预测具有一定的优点。
首先，机器学习算法可以处理大量的数据，准确识别出隐藏在数据背后的模式和规律。
其次，机器学习算法能够自动学习和优化模型，大大减少了人为干扰和主观判断的影响。
此外，机器学习算法还能够实时更新模型，根据新的数据进行迭代和调整，从而不断提高预测的准确性和适应性。
然而，利用机器学习算法进行股票市场预测也存在一些局限性。
首先，股票市场的波动受到许多因素的影响，包括经济、政治、社会等多个方面的因素。
而机器学习算法通常只能从历史数据中学习，难以准确预测这些未来发生的复杂事件。
其次，机器学习算法需要大量的训练数据，而股票市场的历史数据可能受到噪声和非理性行为的干扰，导致预测模型的准确性下降。
此外，机器学习算法在解释模型的过程中存在一定的黑盒性，难以解释具体的决策逻辑，给投资者带来一定的不确定性。
未来，为了进一步提高利用机器学习算法进行股票市场预测的准确性和可解释性，可以从以下几个方向进行改进。
首先，多元数据的利用可以减少单一数据的噪声干扰，例如，结合经济、政治、社会等方面的数据，以及舆情分析等，可以更全面地评估股票市场的影响因素。
利用机器学习算法预测金融市场波动性的研究如何利用机器学习算法预测金融市场波动性？随着人工智能和机器学习技术的不断发展，我们可以利用这些技术来预测金融市场的波动性。
机器学习算法可以分析历史数据，从而预测未来的趋势和价格波动。
这项技术对于投资者和交易员来说，是一种非常有价值的工具。
机器学习模型的训练和测试首先，我们需要建立一个机器学习模型来预测金融市场的波动性。
这个模型需要经过训练和测试，以确保其预测性能的准确性和稳定性。
训练机器学习模型通常需要大量的历史数据。
这些数据可以通过不同的来源获取，包括财经新闻、社交媒体、经济报告和市场交易数据等。
这些数据需要经过预处理和清洗，以去除噪音和处理空缺数据，从而得到一组高质量的历史数据。
一旦我们有了这些数据，我们就可以使用机器学习算法来构建模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等。
模型训练完成后，我们需要测试其预测性能。
测试数据通常是从历史数据中随机选择的一部分数据。
我们可以使用测试数据来评估模型的准确性和泛化能力。
如果模型在测试数据上的表现比较好，我们就可以使用它来预测未来的金融市场波动性。
特征选择和优化除了建立机器学习模型之外，我们还需要选择合适的特征来进行预测。
特征选择是非常重要的，因为它能够影响到模型的性能。
选择合适的特征可以提高模型的预测能力和泛化能力。
特征可以从历史数据中提取出来，包括技术指标、基本面数据和市场交易数据等。
例如，我们可以使用股票价格的历史数据来计算移动平均线、相对强弱指标等技术指标，这些指标在金融领域非常有用。
在选择特征之后，我们需要对模型进行优化。
优化的目标是使模型的泛化能力更好，即使在未见过的数据上也能够进行准确预测。
常用的优化方法包括交叉验证和正则化等。
利用机器学习模型预测金融市场波动性在模型训练和测试完成之后，我们就可以使用它来预测未来的金融市场波动性了。
这个过程需要将实时数据输入到模型中，然后通过模型输出来进行波动性预测。
基于机器学习的股票市场波动预测研究第一章前言股票市场作为一种金融市场，非常敏感和不确定性较大，因此波动性非常高。
股票市场波动预测一直是研究热点，传统统计模型在这方面有很大应用。
随着计算机技术的快速发展和机器学习的出现，使用机器学习方法预测股票市场波动性逐渐成为了一种流行趋势。
本文将介绍利用机器学习方法预测股票市场波动性的研究现状。
第二章股票波动性模型预测股票市场的波动性需要先建立波动性模型，常见的波动性模型有GARCH模型、ARCH模型、EGARCH模型等等。
其中GARCH模型是最常用的，原因是它能为不同类型的波动性给出一个合理的解释，同时也能在数据中遵循重要的统计性质。
在实际波动性预测过程中，波动性的测量方法、样本区间、金融资产种类等都会对预测结果产生影响，因此需要根据实际数据环境灵活选取波动性模型。
第三章机器学习方法机器学习方法在股票市场波动预测中愈发流行，机器学习方法不仅能适用异质类型数据，而且可以从数据中挖掘出有用的模式和信息。
其中，常用的机器学习方法有支持向量机、神经网络、随机森林、决策树等等。
支持向量机能使数据在高维空间中线性或非线性可分。
神经网络因其高度非线性和相对简单的特征处理和选择过程而备受青睐。
决策树能够考虑多个属性变量之间的关系，并且在特征选择和处理上能够进行优化。
随机森林也在波动性预测中取得了良好的预测效果，其优点在于可处理复杂的特征空间，并且在特征处理和选择上优化效果较好。
第四章基于机器学习的股票市场波动预测研究股票市场波动预测的目的在于寻找一种较稳定的股票市场风险模型，以便及时调整市场头寸并分散风险。
判断波动性的预测指标通常被分为两类：一个是市场或者宏观指标，另一个是交易数据和其他微观指标。
通过将波动性预测结果结合市场头寸和风险配置，可以建立一个紧密联系的风险管理系统。
在股票市场波动性预测方面，学术界和金融投资界都在不断地进行探索。
在实践应用上，机器学习算法通常与传统GARCH模型和金融时间序列分析方法相结合，可以充分发挥每种模型的优势。
利用机器学习算法进行股票预测研究近年来，随着科技的不断发展，人工智能领域也越来越受到关注。
其中，机器学习算法作为人工智能的关键技术之一，已经在各个领域得到了广泛的应用。
而在金融领域中，机器学习算法也被越来越多的人拿来进行股票预测研究。
本文主要探讨利用机器学习算法进行股票预测的原理、方法和应用前景。
一、机器学习算法原理机器学习算法是一种能够根据输入数据自动推导出模型的算法。
通过对历史数据的分析和学习，可以让算法自动捕捉数据中的规律和趋势，进而预测未来的数据趋势。
在进行股票预测时，机器学习算法可以将历史价格、成交量、公司财报等数据作为输入，以此来预测未来股票的价格走势。
二、机器学习算法方法在利用机器学习算法进行股票预测时，我们需要先确定一些关键的方法。
常见的方法包括：1.数据预处理数据预处理是指在开始训练模型之前，对原始数据进行一定的处理和规范化。
这样可以去除数据中的噪声和异常值，提高模型的准确性和鲁棒性。
2.特征工程特征工程是指从原始数据中提取出与问题有关的特征。
相对于简单地将所有数据作为输入，提取出有用的特征可以降低模型的复杂度和计算量，并提高模型的准确性。
3.模型训练模型训练是指根据历史数据来训练出一个股票预测模型。
机器学习常用的模型包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
不同的模型适用于不同的数据类型和问题。
4.模型评估模型评估是指通过一定的准确率指标来评估模型的性能。
常用的指标包括均方误差、准确率、召回率、F1值等。
选择合适的评估指标可以更好地衡量模型的效果，并对其进行优化。
5.模型优化模型优化是指通过一定的手段，例如调整算法参数、增加数据量等，来提高模型的准确性和泛化能力。
模型优化是机器学习算法的关键环节，通过不断优化模型可以让股票预测更加准确。
三、机器学习算法应用前景利用机器学习算法进行股票预测可以帮助投资人更加精准地制定投资策略，降低投资风险。
虽然股票市场存在许多随机因素，难以完全预测，但机器学习能够通过历史数据中的分析和学习，推测出未来股票价格的趋势。
基于机器学习的金融市场波动预测与优化金融市场波动是投资者关注的重要指标之一，准确预测市场波动对于投资决策起着关键的作用。
随着机器学习技术的发展，将其运用于金融市场波动预测与优化成为一种新的手段。
本文将围绕基于机器学习的金融市场波动预测与优化展开探讨。
首先，我们需要理解金融市场波动的意义。
金融市场的波动性反映了市场价格的变动范围和速度，一定程度上代表了市场的不确定性与风险水平。
因此，准确地预测市场波动有助于投资者制定合理的风险控制策略以及投资决策。
机器学习作为一种强大的数据分析工具，在金融领域也有着广泛的应用。
它通过学习历史数据的规律，探索变量之间的关系，并利用这些关系进行预测。
在金融市场波动的预测中，机器学习可以利用历史的市场数据、宏观经济指标以及其他相关信息，构建出准确的预测模型。
金融市场波动的预测是一个复杂而多变的问题。
为了提高预测的准确性，我们可以采用以下的机器学习方法和技术。
首先，回归方法是一种常用的预测手段。
它基于历史数据中的变量之间的相关性，利用这些相关性来预测未来市场波动。
常用的回归方法包括线性回归、逻辑回归和支持向量回归等。
这些方法可以通过建立合适的模型来预测未来市场波动。
其次，时间序列分析是一种常用的预测手段。
它基于时间序列数据的特点，利用历史数据中的趋势、周期和季节性等因素来预测未来市场波动。
常见的时间序列分析方法包括ARIMA模型、GARCH模型和VAR模型等。
这些方法可以利用历史数据中的规律来预测未来市场波动。
另外，机器学习中的深度学习方法也可以用于金融市场波动预测。
深度学习通过构建多层神经网络，可以更好地捕捉数据的非线性特征，并提高预测的精确度。
在金融市场波动预测中，常用的深度学习方法包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
这些方法可以通过学习数据的演变规律，对未来市场波动进行预测。
除了预测市场波动，机器学习还可以用于优化投资组合。
利用机器学习算法预测股票价格走势近年来，随着人工智能技术的不断发展和完善，越来越多的领域开始尝试应用机器学习算法进行预测和决策，其中股市预测也成为了热门话题之一。
利用机器学习算法预测股票价格走势是否可行，成为了许多投资者和分析师关注的问题。
一、机器学习算法在股市预测中的应用1.1 机器学习的优势传统的股票分析方法通常采用各种技术指标、财务报表和宏观经济指标等，通过分析股票的历史数据，来预测未来股价变化，这种方法可能会受到投资者情绪、政策变化等多种因素的影响，而机器学习算法则可以避免这些不确定性因素的干扰。
机器学习算法具有信息处理能力强、模型建立灵活、处理复杂多变的数据样本等优势，可以有效提高股票预测的准确性和精度。
1.2 机器学习在股市预测中的应用利用机器学习算法进行股票预测，主要有以下几个方面的应用：1）基于大数据的情感分析，通过分析新闻、社交媒体等渠道发布的信息，得出市场情绪指标和股票投资者情绪指标，进而预测股票价格变化。
2）以图像处理为核心的技术，利用股票交易时的各种图像信息，例如K线图、趋势图、成交量等，使用机器学习算法进行分析，得出相应的预测结果。
3）基于时间序列模型的技术，利用股票的历史价格数据，建立数学模型，预测未来的股票价格变化趋势，例如ARIMA、ARMA、LSTM等算法。
4）基于深度学习的技术，建立卷积神经网络、递归神经网络等模型，能够更加精确地预测复杂的市场变化情况。
二、机器学习算法预测股票走势的实践应用机器学习算法的应用是因行情的波动和不确定性，而使得预测准确性的降低成为阻碍其应用的主要难点。
然而，现在，人们已经应用机器学习算法进行股票预测的研究，并且在实践应用中取得可观的成效。
目前，国内外的专业团队和投资机构，都在进行基于机器学习的股票预测研究，譬如国内的中证科技指数、创智行、小盘股市值50指数等，以及美国的S&P500指数、道琼斯工业平均指数等，都已经被广泛运用于机器学习算法预测。
基于机器学习的股票波动率预测与投资决策研究股票市场的波动性是投资者最为关注的因素之一。
了解股票的波动性可以帮助投资者更好地制定投资策略，提高投资回报率。
随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索基于机器学习的股票波动率预测与投资决策。
机器学习是一种利用数据和统计方法训练计算机学习模型的技术。
通过对历史股票数据进行分析和学习，可以构建出模型来预测未来股票价格和波动率。
其中，股票波动率是衡量价格变动大小的指标，它对于制定投资策略和控制风险非常重要。
基于机器学习的股票波动率预测首先需要收集大量的股票市场数据，包括股票价格、交易量、市值等指标。
这些数据可以用于构建机器学习模型的训练集。
接下来，需要选择合适的机器学习算法来训练模型。
常用的算法包括线性回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
这些算法可以通过对历史数据的分析和学习，建立起股票波动率与市场因素之间的关系模型。
在构建模型的过程中，还需要考虑特征选择的问题。
特征选择是指选择哪些因素对股票波动率的预测起着重要作用。
常用的特征包括股票历史价格、市值、交易量、资产负债率等。
通过对这些特征进行分析和实验，可以找到对股票波动率预测最为有效的特征。
除了模型的构建，模型的评估和优化也是非常重要的。
在评估模型的性能时，常用的指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
这些指标可以帮助评估模型的预测准确度。
如果模型的表现不佳，可以通过调整模型参数、增加特征数量或者尝试其他机器学习算法来提高模型的性能。
基于机器学习的股票波动率预测可以为投资者提供重要的参考信息和决策依据。
通过预测短期和长期的股票波动率，投资者可以更好地把握投资时机，减少风险。
例如，如果预测到股票波动率将会大幅增加，投资者可以选择卖出股票或者买入期权来对冲风险；而如果预测到股票波动率将会持续下降，投资者可以选择增加杠杆投资或者买入低风险资产。
然而，需要注意的是，机器学习模型存在一定的局限性。
基于机器学习的股市波动率预测模型构建基于机器学习的股市波动率预测模型构建摘要：近年来，股市波动率预测一直是金融领域研究的热点之一。
准确预测股市波动率对投资者和风险管理者来说具有重要意义。
本论文基于机器学习方法，通过构建预测模型，利用历史股市数据进行训练和测试，以预测未来股市的波动率。
实验结果表明，机器学习方法在股市波动率预测方面具有较高的准确性和预测能力。
1. 引言股市波动率是指股价变动的频率和幅度，是衡量股票价格波动程度的指标。
股市波动率的预测对于投资者和风险管理者具有重要的指导意义。
传统的股市波动率预测方法主要基于统计模型，如ARCH、GARCH 等。
然而，这些方法忽视了市场的非线性和复杂性，对于预测股市波动率的准确性和预测能力有限。
随着机器学习在金融领域的广泛应用，研究者开始尝试使用机器学习方法来预测股市波动率，取得了一定的成果。
2. 相关研究机器学习方法应用于股市波动率预测的研究主要分为两个方向：基于回归模型和基于分类模型。
基于回归模型的方法主要使用回归算法，通过选择合适的特征和建立回归模型来预测股市波动率。
基于分类模型的方法则将股市波动率分为几个类别，通过分类算法来预测未来的波动率类别。
相关研究表明，机器学习方法在股市波动率预测方面具有较好的效果。
3. 数据集和特征选择为了构建有效的股市波动率预测模型，我们需要选择合适的数据集和特征。
在本论文中，我们使用历史股市数据作为训练集和测试集。
数据集包括股票价格、成交量、市盈率等特征。
对于特征选择，我们采用了两个方法：相关性分析和主成分分析。
相关性分析可以帮助我们选择与股市波动率相关的特征，主成分分析可以帮助我们选择最具代表性的特征。
4. 模型构建在本论文中，我们构建了基于机器学习的股市波动率预测模型。
首先，我们使用时间序列回归模型，包括线性回归和支持向量回归，来建立波动率与相关特征之间的关系。
然后，我们使用分类算法，如决策树和随机森林，来预测未来的波动率类别。
机器学习算法在金融市场波动率预测中的应用研究近年来，随着机器学习技术的迅猛发展，其在金融领域的应用也日益广泛。
其中，机器学习算法在金融市场波动率预测中的应用备受关注。
本文将探讨机器学习算法在金融市场波动率预测中的应用研究，并分析其优势和挑战。
一、机器学习算法在金融市场波动率预测中的应用金融市场的波动率预测一直是投资者和交易员关注的焦点。
传统的统计模型在波动率预测中存在一定的局限性，而机器学习算法则能够通过学习历史数据中的模式和规律，提供更为准确的预测结果。
1.1 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种监督学习算法，其通过找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
在波动率预测中，SVM可以通过学习历史数据中的特征和波动率之间的关系，来预测未来的波动率。
该算法具有较高的预测准确度和稳定性。
1.2 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树，并通过投票或取平均的方式来预测结果。
在波动率预测中，随机森林可以通过学习历史数据中的特征和波动率之间的关系，来预测未来的波动率。
该算法具有较高的鲁棒性和抗过拟合能力。
1.3 深度学习算法深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法，通过多层次的非线性变换和特征提取来实现对复杂数据的建模和预测。
在波动率预测中，深度学习算法可以通过学习历史数据中的模式和规律，来预测未来的波动率。
该算法具有较高的灵活性和适应性。
二、机器学习算法在金融市场波动率预测中的优势相比传统的统计模型，机器学习算法在金融市场波动率预测中具有以下优势：2.1 非线性建模能力传统的统计模型通常基于线性假设，而金融市场波动率往往具有非线性特征。
机器学习算法具有较强的非线性建模能力，能够更好地捕捉到金融市场波动率的非线性特征。
2.2 自适应性金融市场波动率受到多种因素的影响，这些因素的关系和权重可能随着时间的变化而发生变化。
基于机器学习的股票市场波动预测研究概述：股票市场波动预测一直是金融领域中一个具有挑战性的问题。
随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始应用机器学习模型来预测股票市场的波动。
本文将探讨基于机器学习的股票市场波动预测的研究进展、方法和应用。
一、研究进展：过去几年中，基于机器学习的股票市场波动预测研究取得了显著进展。
研究者们使用各种机器学习算法进行实证研究，并取得了令人鼓舞的结果。
其中一些算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型（如循环神经网络）。
这些模型在预测股票市场波动方面表现出色，取得了较高的准确率。
二、方法：基于机器学习的股票市场波动预测的方法可以分为两个主要方面：技术指标和市场情绪。
1. 技术指标：技术指标是通过对股票历史价格和交易量的分析来预测价格的走势。
这些指标包括移动平均线、相对强弱指数和布林带等。
机器学习模型通常将技术指标作为输入特征，通过对历史数据的学习来预测未来的市场波动。
2. 市场情绪：市场情绪指的是市场参与者的情绪和情感对股票市场走势的影响。
研究者们通过分析新闻、社交媒体和舆论等非结构化数据来捕捉市场情绪。
机器学习模型可以使用这些情绪数据作为输入特征，并预测市场的波动。
三、应用：基于机器学习的股票市场波动预测方法已经在实践中得到了广泛应用。
1. 量化交易：机器学习模型可以成为量化交易策略的核心。
通过将模型应用于历史数据，并根据预测结果进行交易决策，投资者可以获得较好的回报率。
2. 风险管理：股票市场的波动性对风险管理至关重要。
基于机器学习的波动预测模型可以帮助投资者更好地理解市场风险，并制定相应的风险管理策略。
3. 资产配置：基于股票市场波动的预测，投资者可以做出更明智的投资决策。
通过基于机器学习的模型预测不同资产的波动情况，投资者可以优化资产配置，并降低投资风险。
四、挑战和未来的发展方向：尽管基于机器学习的股票市场波动预测取得了一定的进展，但仍面临一些挑战。
基于机器学习算法的金融期权波动率预测马天平对外经济贸易大学北京 100032摘要：期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题，传统方法采取GARCH等时间序列模型。
与传统方法不同，本文创建了基于机器学习算法的新预警体系，体系以中国波指为对象，采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征（Feature），依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程，并对这几种方法进行比较。
测试样本显示，基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。
本文理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献。
应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。
关键词：机器学习；期权交易；波动率预测A Forecast Method about Option Volatility based on Machine LearningMA TianpingMa Tianping University of International Business and Economics Beijing 100032Abstract：The prediction of option volatility is an important issue in the early warning management of option risk, and the traditional method takes time series model. Different from traditional methods, this paper proposes an early warning method based on machine learning algorithm. Specifically, we propose an analysis framework of machine learning, and then make China V olatility Index as testing object, taking 48 related indicators as the characteristics (Feature) of China V olatility Index, introduce the SVM machine learning, KNN, RF, GBDT optimization respectively, and then make a comparison between these methods. The testing sample shows that the prediction effect based on machine learning is better than the traditional GARCH model. The theoretical value of this paper lies in that we enrich the relevant literature in the field of stochastic volatility prediction. The application value lies in that we provide a new method for the prediction of volatility and the early warning of optionrisk.Key words: Machine Learning, Option Trading, Risk Warning, China V olatility Index一、引言金融工程中，期权是重要的衍生品工具。
作为机构交易者，在设计交易期权的策略中，突出的交易策略是卖出类。
但单向卖出期权与单项买入期权一样，存在巨大的交易风险。
为获取稳健的卖出类期权策略收益，需要动态对冲。
如何考虑对冲的动态连续性和前瞻性，成为风险管理的焦点。
市场波动率是决定期权价格的重要变量，然而事实和研究表明，期权波动率并不是一成不变的，而是具有随机性（Hull & White，1987；Wigggins，1987；Heston，1993；等）。
波动率的不可预测性意味着难以找到合适的波动率对期权予以定价。
因而要把握期权价格的变化趋势以及对冲的动态性和前瞻性，对波动率的预测就成为十分重要的工作。
比如，在卖出期权的策略中风险很大一部分来自隐含波动率的大幅度上涨，因此如果我们能够提前预测出隐含波动率的上涨，便可以通过对冲仓位的调整来削减或是规避掉波动率上涨带来的风险波动率预测急需使用新的方法体系模型，近年来，随着大数据、人工智能、机器学习技术的日趋成熟，可以利用新技术实现波动率的预测。
大数据是新技术处理模式中，具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产（迈尔-舍恩伯格和库克耶，2013）T+0交易的期权在年度、月度、周度、日度、秒度的不同层次、不同深度数据，可以满足数据“大”的标准。
而“人工智能”从1956 年Dartmouth学会上提出至今已经满了一个60年，其研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，具体研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，其中的核心是机器学习。
机器学习设计和分析这些让计算机可以自动“学习”的算法，正是期权策略中，对波动率预测可以使用的新方法。
因此，利用交易数据和算法人工智能，将机器学习技术应用于期权金融市场，提高期权风险管理水平和投资决策效率，是本文尝试的一个方向。
本文主要目的是探索机器学习在期权波动预测中的应用，主要创新是提出波动率预测“SKRG 递进集成”法，较高质量预测了隐含波动率，该机器学习有利于提高波动率预测的精度。
具体而言，SKRG递进集成法，是基于中国波指预测的特征（Feature），分别运用随机森林、GBM及K临近等算法，搭建了层层递进的48个指标，并在逻辑上做集成处理，得到最优化成果。
文章后续内容安排如下：第二部分文献综述，第三部分提出一个基于机器学习算法的风险预警模型，第四部分与传统波动率预测结果进行比较，最后是本文的结论。
二、文献综述对收益波动率的建模和预测是金融市场研究的一个重要议题。
主流的方法是通过历史数据即时间序列模型。
Engle等较早提出ARCH类模型，之后学者提出GARCH等一系列修正模型。
黄海南等（2007）运用GARCH模型对上证指数收益率进行估计及样本外预测，然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准，通过M-Z回归和损失函数来评价GARCH类模型的波动率预测表现。
结果表明，无论是样本内还是样本外，GARCH类模型能够较好的预测上证指数的收益波动率。
其中,偏斜t-分布假设下的GJR(1,1)模型的预测能力最强。
赵华等（2011）分别基于误差项服从正态分布、t分布、广义误差分布的GARCH族模型和MRS-GARCH模型对中国股市波动的结构变化特征进行实证研究。
结果表明,中国股市存在显著的高、低波动状态，MRS-GARCH模型预测效果总体上优于GARCH族模型。
李汉东等（2003）讨论了在金融时间序列中广泛应用的两类波动性模型，即自回归条件异方差(ARCH)模型和随机波动(SV)模型的关系问题，认为一个离散的EGARCH(1,1)模型在弱GARCH过程的条件下与一个离散的SV模型是一一对应的。
在此基础上进一步讨论了EGARCH(1,1)模型和SV模型的单位根问题，结果表明：两类模型的单位根存在对应的关系，即二者的持续性能够通过随机微分方程的形式来传递。
但GARCH模型的缺点在于，无法考虑期权波动率二阶的复杂性和非线性特征。
部分学者利用贝叶斯原理对随机波动率模型进行研究。
Jacquieret al.（2002）利用股票的收益率和换手率的日数据和周数据，通过抽样实验来比较贝叶斯估计法、矩量法和拟极大似然法。
实验结果表明：在参数估计，贝叶斯估计法要优于另外两种方法。
蒋祥林等（2005）基于贝叶斯原理对随机波动性模型进行研究，并将随机波动率模型应用股市风险价值的估计与预测。
针对中国股市数据进行的实证结果表明：与GARCH模型相比，随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性，基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度。
类似地，罗嘉雯等（2017）通过构建包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型( DMA( DMS) -FAHAR)，对我国金融期货的高频已实现波动率进行预测。
结果表明，时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果。
同时，在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果。
但贝叶斯估计法难以处理期权的不同执行价、不同到期日、不同执行权的欧式或美式等多维度特征，常常依赖于单因素的分布条件。
陈蓉等（2010）利用香港恒生指数期权的数据,对隐含波动率曲面动态过程进行建模和估计，建立了一个五因子随机隐含波动率模型。
在模型的估计方法上，首次引入了基于小样本面板数据的扩展的卡尔曼滤波法。
结果显示，在香港市场上，扩展的卡尔曼滤波法比传统的两步法可以得到更好的估计结果，五因子随机隐含波动率模型能很好地刻画恒指期权隐含波动率曲面的变动规律，效果明显优于静态隐含波动率模型。
但中国市场的期权交易在交易量尚不充分活跃下，部分非主力合约的波动率曲面建立容易失真。
除了传统的波动率预测模型之外，部分学者不断提出新的预测模型。
魏宇等（2015）在已有的多分形波动率( multifractal volatility) 测度方法的基础上提出新的波动率测度方法及模型。
基于上证综指的5 min 高频数据，发现不论是短记忆模型还是长记忆模型，多分形波动率模型的预测精度明显优于GARCH 族模型，且长记忆模型的预测能力要好于短记忆模型。
郑振龙等（2017）根据新的隐含波动率半参数模型，利用MATLAB编程，选择香港小型恒生指数期权2013年1月到2015年3月的日交易数据，分别实现了滚动加权平均法与BP神经网络法对参数的周期性时间序列进行外推预测，发现BP神经网络法明显优于滚动加权平均法。
这些尝试是机器学习在期权波动率预测的尝试，尽管主要局限于上证股票指数或香港期权市场。
近年来机器学习在金融市场预测中得到越来越多的应用。
Rose（2013）将机器学习用于流行病学研究中，结果发现超级学习者在预测死亡率方面比单一算法具有优势。
李光明（2013）基于粗糙集的神经网络模型，针对国有企业目前的经营绩效进行分类，实验结果显示约简后的国有资产指标集可以很好地反映国有企业的财务风险情况。
