文件名称：Stock_Valuation_Prediction:该项目使用各种机器学习模型来尝试预测上市公司的市值
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更新时间：2024-06-04 07:35:40
JupyterNotebook
股票估价预测 目标 在过去的三年中，我一直在追求CFA（特许财务分析师）章程，并希望在今年夏天完成该过程。 该课程主要侧重于财务报表分析和公司评估。 传统上，估值模型分为两类：现金流量折现（DCF）或基于市场多元的方法。 该项目的目标是尝试建立一个替代模型，该模型将采用公司前十二个月的财务报表，并使用这些输入来预测公司在发布最新财务报表时的市值。 最终，我的愿望是建立一个可以帮助我成为财务分析师的工具。 确定同一行业和市值分组中的公司之间存在的模式 评估使用聚类标签向模型添加信号并减少模型误差的措施的功效 量化和解释特征对模型预测的重要性 数据 该项目是我在《的聚类》中进行的聚类分析的扩展。 我返回来自的同一数据集， 是一个开放源代码项目，提供对公司基本数据的访问。 最终使用的数据集由1004个不同的公司组成，包括总共68个要素（61个没有集群标签的要素）。 特征 该数据集包括从公司的
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