本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)輿情支持向量機的股票價格預測研究

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【摘要】：提出一種基于網(wǎng)絡(luò)輿情和股票技術(shù)指標數(shù)據(jù)的支持向量機回歸模型(NPOSVM),提高了股票價格的預測精度.模型首先將抓取的微博、股吧等股評觀點分為正面和負面兩類,計算正面觀點所占的比例作為網(wǎng)絡(luò)輿情,然后對網(wǎng)絡(luò)輿情和股票技術(shù)指標數(shù)據(jù)作主成分分析,最后對保留的主成分運用支持向量機回歸建模預測.實證分析國藥股份(SH600511),仿真結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)輿情與股票價格之間的相關(guān)系數(shù)為0.76;基于股票技術(shù)指標數(shù)據(jù)的支持向量機回歸模型(TI-SVM)預測平均相對誤差為1.29%、趨勢準確率為57.14%,而NPO-SVM預測平均相對誤差為0.66%、趨勢準確率為71.43%.于是證明,NPO-SVM模型顯著地提高了預測精度,是一種有效的預測股票價格的模型.
【作者單位】： 南京信息工程大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;黑龍江科技大學理學院;
【基金】：黑龍江省教育廳科學技術(shù)研究項目(12521479) 國家自然科學基金(60973157)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言證券市場具有高收益特性的同時也具有高風險性,若投資者能較準確地預測未來證券的價格,則可適當調(diào)整策略減小風險,從而獲得較大的經(jīng)濟利益.然而證券市場金融時間序列具有噪聲大、非平穩(wěn)性和混沌性等特征,這就給股票的建模預測帶來極大的困難許多研究表明支持向量機(Suppo

【共引文獻】

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本文編號：1211732