基于支持向量機(jī)的證券價(jià)格預(yù)測(cè)方法研究.pdf_第1頁
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1、證券價(jià)格預(yù)測(cè)是金融預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。隨著人工智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的空前發(fā)展,證券價(jià)格預(yù)測(cè)方法也得到了很大的發(fā)展。尤其是基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)理論的研究成果不斷出現(xiàn),其中的一些成果已經(jīng)在實(shí)際應(yīng)用中顯示出巨大的潛力。 文章在簡(jiǎn)要闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)現(xiàn)有基于支持向量機(jī)的證券價(jià)格預(yù)測(cè)方法存在的變量選取、核函數(shù)選擇、規(guī)則提取問題進(jìn)行了研究,著重以深圳證券交易所五支股票的日收盤價(jià)為例進(jìn)行了分析與討論。文

2、章主要包括以下幾方面內(nèi)容: (1)綜述了證券價(jià)格預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀,指出了支持向量機(jī)在證券價(jià)格預(yù)測(cè)方面的優(yōu)越性和存在的一些問題,回顧了支持向量機(jī)的基本理論和相關(guān)概念,推導(dǎo)了支持向量分類機(jī)和支持向量回歸機(jī)學(xué)習(xí)算法。 (2)提出了三種改進(jìn)的支持向量機(jī)證券價(jià)格預(yù)測(cè)模型。首先,針對(duì)現(xiàn)有支持向量機(jī)證券價(jià)格預(yù)測(cè)方法存在的變量選擇問題,提出了一種融相對(duì)貢獻(xiàn)分析和價(jià)格預(yù)測(cè)于一體的層級(jí)支持向量機(jī)模型。接著,結(jié)合證券市場(chǎng)自身的特點(diǎn),提出了線

3、性支持向量機(jī)和非線性支持向量機(jī)組合模型和組合核支持向量機(jī)模型。特別是組合核支持向量機(jī)模型解決了支持向量機(jī)核函數(shù)難于確定的問題。最后,針對(duì)支持向量機(jī)理解性差的“黑箱問題",提出了一種基于支持向量分類機(jī)和粗糙集的規(guī)則提取算法。 (3)分別應(yīng)用所提出的三種支持向量機(jī)模型對(duì)深圳證券交易所五支股票進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)證研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的三種支持向量機(jī)模型都取得了令人滿意的結(jié)果。 (4)最后對(duì)全文進(jìn)行了概括總結(jié),并指出理論上和

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