基于支持向量機的股價預(yù)測方法及實證研究.pdf

1、隨著中國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,中國的股票市場越來越趨于完善,股票交易已經(jīng)成為人們理財?shù)闹匾侄?對股票價格的預(yù)測也越來越引發(fā)人們的關(guān)注,所以如何準(zhǔn)確的預(yù)測股票價格以及波動趨勢成為了一個重要的研究方向,國內(nèi)外很多學(xué)者都致力于此方面的研究。
　　 支持向量機是機器學(xué)習(xí)的一種新理論,是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論并利用最優(yōu)化方法來解決學(xué)習(xí)問題的新方法。本文在分析股票市場特點的基礎(chǔ)上,介紹了常用的時間序列預(yù)測方法并提出利用支持向量機建立回歸預(yù)測模型對股價

2、進(jìn)行預(yù)測。我們選取了長安汽車2007年1月—2010年1月的開盤價作為研究對象,利用3種不同的參數(shù)選擇方法建立了支持向量機模型并進(jìn)行了實證檢驗。
　　 此外,為了驗證支持向量機模型的預(yù)測效果,我們利用ARIMA、灰色理論以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對長安汽車的開盤價進(jìn)行預(yù)測,并與支持向量機模型的預(yù)測結(jié)果做了對比分析。
　　 最后,為了更好的預(yù)測股票價格的波動趨勢,我們將信息粒化方法與支持向量機模型結(jié)合起來,對股票價格的變化范圍進(jìn)行了