基于支持向量機(jī)的股價(jià)短期預(yù)測(cè)研究.pdf

1、股票市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，為了保證股票投資者的利益，通過(guò)預(yù)測(cè)股市波動(dòng)的情況來(lái)把握股票市場(chǎng)的發(fā)展規(guī)律以降低股票的投資風(fēng)險(xiǎn)顯得很有必要。國(guó)內(nèi)外很多研究者通過(guò)研究，建立了一些有效的證券價(jià)格預(yù)測(cè)模型。時(shí)間序列模型、ANN模型、GA模型等根據(jù)自身的特點(diǎn)，從不同角度解決了證券價(jià)格預(yù)測(cè)各方面問(wèn)題，其預(yù)測(cè)結(jié)果有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。然而這些方法都有其各自的局限性，它們?cè)陬A(yù)測(cè)過(guò)程中容易出現(xiàn)的過(guò)學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)、局部極小值和維數(shù)災(zāi)難等問(wèn)題。SVM模型

2、能夠較好地解決這些問(wèn)題，被廣泛的應(yīng)用到證券預(yù)測(cè)領(lǐng)域得，并取得了很好的成果。
　　 首先，介紹了股市的相關(guān)背景知識(shí)以及現(xiàn)有的股市預(yù)測(cè)的方法，指出各個(gè)預(yù)測(cè)方法的不足之處。然后簡(jiǎn)單的介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論相關(guān)知識(shí)，最后具體描述了支持向量機(jī)算法的相關(guān)理論知識(shí)。
　　 其次，將支持向量機(jī)方法用于股市預(yù)測(cè)，提出了支持向量機(jī)方法進(jìn)行股市預(yù)測(cè)的基本流程。試驗(yàn)過(guò)程把上海綜合指數(shù)作為研究對(duì)象，以基礎(chǔ)指標(biāo)作為輸入變量，根據(jù)不同時(shí)期的收盤價(jià)和成交量

3、設(shè)計(jì)9組方案。通過(guò)9組對(duì)比試驗(yàn)，將試驗(yàn)結(jié)果指標(biāo)化，找出精度最高的方案。最后確定收盤價(jià)和成交量在股價(jià)預(yù)測(cè)中的時(shí)間有效性。
　　 然后，設(shè)計(jì)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。選擇4類技術(shù)指標(biāo)作為輸入變量，根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中不同的階段，設(shè)計(jì)2組方案。方案10以相關(guān)性分析后剩下的技術(shù)指標(biāo)作為輸入變量。對(duì)方案10的輸入變量做因子分析，有效減低輸入變量的維度，提取主成分。方案11以因子分析提取的主成分作為輸入變量。
　　 最后，根據(jù)11組方案的