《表4 t7＿KNN策略基本指标表》

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《K近邻及其集成模型的股票价格预测》

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进一步增加基础学习器的数量，使用K=14、15、16、17、18、19、20共7个基础学习器构成集成学习器进行预测。同样，此策略简称为t7＿KNN，考虑手续费简称为t7＿KNN＿fee，收益表现见图9。在表4中，t7集成器与t5集成器相比，夏普比率、最大回撤和波动率相当，但收益得到进一步提升。可以进一步增加基础学习器的数量，但收益表现并非随着数量的增加而提高。以上的集成器与单个模型相比，是以收益为代价来降低最大回撤和波动率。随着基础学习器的增加，夏普比率相当，波动率和最大回撤会缓慢增加，收益逐步增加。