（一）独立 贝 叶 斯分 类 器 组 合 模型（二） 变 分 贝 叶 斯算法（三） IBCC模型与 变 分 贝 叶斯 的 结合（四） IBCC-分 析 师评级选 股 组 合 回 测结果（五） 风险 提示2目录1.独立 贝 叶斯分 类 器 组 合模型独立 贝 叶斯分 类 器 组 合 (Independent Bayesian Classifier Combination)：多 个相 互 独 立 的 贝 叶斯 分 类 器 的 组 合输 入 变 量 1： 分析 师 的 投 资 建 议 ：买 入、 增 持、 其他 评级 （ 包 括中 性、 减持和 卖 出） 和 评 级 缺失 ， 分 别 赋值 为 3,2,1,0输 入 变 量 2： 股价 历 史 变 动 方 向 (“ 真 值 ”) ：价格下 跌 、价 格持 平和价 格 上 涨 ，分 别赋值 为 0,1,2， 具体 赋 值 规则 如 下 ：0, 10% , t = 2, 10% ,1, 其中 ， 表示分 析 师 建 议发 表 之 后 时 间 内股票 的 收益 ， 表 示基准 指 数在这 期 间 的波 动 率 ， , = ( , ) 。输 出 变
