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文檔簡介
1、股票市場是一個復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),利用傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測技術(shù)很難揭示其內(nèi)在的規(guī)律。目前,關(guān)于股市預(yù)測的研究方法仍然以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時間序列為主。并且,這些方法基本上采用的是通過批量學(xué)習(xí)建立靜態(tài)模型的方法。對于類似股票指數(shù)的非線性時間序列,隨著新樣本的不斷獲得,如果能根據(jù)新樣本實現(xiàn)模型動態(tài)更新,則能夠適應(yīng)問題的變化,提高預(yù)測精度;如果能實現(xiàn)增量學(xué)習(xí),則能避免大量樣本的重復(fù)訓(xùn)練,縮短訓(xùn)練時間,提高訓(xùn)練效率。 本論文在研究了股票數(shù)據(jù)的特
2、點以及人們對股票預(yù)測的研究結(jié)果后,根據(jù)傳統(tǒng)的SVM算法原理,提出了一種動態(tài)選擇訓(xùn)練樣本的在線增量訓(xùn)練的方式完成模型的更新的動態(tài)預(yù)測模型(DMDI),將以僅增加較小工作量為代價而獲得更高的預(yù)測精度成為可能。 我們應(yīng)用這個基于SVM的動態(tài)預(yù)測模型(DMDI),對股市的大盤和個股的走勢(漲或跌)以及股票指數(shù)分別進(jìn)行中短期預(yù)測,并跟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了比較。大量數(shù)值實驗表明,DMDI模型比不進(jìn)行選擇的靜態(tài)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對股票走勢
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