基于支持向量機(jī)的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測研究與應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、創(chuàng)業(yè)板市場既是一個門檻比較低、風(fēng)險(xiǎn)相對大、監(jiān)管很嚴(yán)格的股票市場,它也是一個能孵化科技型和高成長型企業(yè)的搖籃型資本市場。創(chuàng)業(yè)板設(shè)立的目的就是服務(wù)于自主創(chuàng)新的國家戰(zhàn)略,這些創(chuàng)業(yè)板上市的小企業(yè)充滿活力,代表著我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的大方向,創(chuàng)業(yè)板的上市企業(yè)都具有創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新、成長的特征,其容納的新興產(chǎn)業(yè)多元性以及創(chuàng)業(yè)板本身與轉(zhuǎn)型升級戰(zhàn)略的高度契合是其他板塊所不具備的。因此,對于學(xué)者而言,對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的研究可以了解資本市場對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的認(rèn)可程度,也可以了

2、解新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r;對于投資者而言,對創(chuàng)業(yè)板指的研究可以為創(chuàng)業(yè)板的投資布局提供指導(dǎo)參考。雖然運(yùn)用人工智能的方法對于指數(shù)的預(yù)測已經(jīng)得到廣泛研究,但是其對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測尚未有學(xué)者研究,特別是基于支持向量機(jī)的創(chuàng)業(yè)板指預(yù)測研究。隨著我國創(chuàng)業(yè)板股票市場的不斷發(fā)展壯大,運(yùn)用支持向量機(jī)模型對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測、分析和實(shí)際應(yīng)用對于投資非常重要。
  本文采用單步預(yù)測法,即前日數(shù)據(jù)預(yù)測當(dāng)日收盤指數(shù),運(yùn)用主成分分析法、粒子群優(yōu)化算法構(gòu)建 PCA-P

3、SO-LIBSVM支持向量機(jī)模型,即首先將數(shù)據(jù)歸一化之后,采用主成分分析法對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,然后應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理,然后支持向量機(jī)給出回歸的預(yù)測結(jié)果。本文把整個數(shù)據(jù)區(qū)間劃分為三個市場:下跌市場、震蕩市場和上升市場。針對每個區(qū)間市場分別運(yùn)用PCA-PSO-LIBSVM模型和人工動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測并分析。并以此進(jìn)行交易策略開發(fā)研究。
  通過預(yù)測分析發(fā)現(xiàn),PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)獲得了較理想

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