基于SVM的黃金價格預(yù)測模型及其參數(shù)優(yōu)化.pdf

1、2016年以來伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇大宗商品結(jié)束了連續(xù)5年的熊市，市場交易量逐漸增大，市場逐漸活躍，重新回到投資者的配置資產(chǎn)中。CTA策略近兩年的不凡表現(xiàn)以及機器學(xué)習(xí)的崛起，讓研究者、投資者對機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到大宗商品交易產(chǎn)生了很大的興趣。本文基于機器學(xué)習(xí)中的支持向量機模型，選取大宗商品中金融屬性最強的黃金，對黃金的價格進(jìn)行預(yù)測，并初步嘗試構(gòu)建一個擇時策略。
　　本文共分為五個部分:第一部分是緒論部分，描述了支持向量機預(yù)測黃金價格模型的

2、實際意義以及整個文章研究的方法和論述側(cè)重點;第二部分，對黃金品種的屬性和功能進(jìn)行了闡述，基于此分析了影響黃金價格的主要因素，最后結(jié)合實際意義、相關(guān)性分析以及格蘭杰因果檢驗選取了其中7個影響因素作為支持向量機建模用的特征因子。本文的第三部分是文章核心，首先介紹了SVM算法的基本原理及應(yīng)用，并給出了實現(xiàn)算法流程，然后介紹了優(yōu)化SVM參數(shù)的網(wǎng)格搜索法和粒子群優(yōu)化算法的基本原理及實現(xiàn)算法，第三章基于MATLAB基于上述原理算法對黃金價格進(jìn)行了預(yù)