【摘要】：伴隨經(jīng)濟的發(fā)展和人們收入的提高，股票市場受到越來越多的人的關(guān)注，股票投資己經(jīng)成為現(xiàn)代人生活中一個非常重要的組成部分。而到目前為止，隨機挑選股票已經(jīng)不太可能得到回報，且伴隨著有效市場假說理論的推廣，消極投資策略逐漸被廣大投資者認(rèn)可。但不可否認(rèn)，在股票市場中總有一些股票價值正被低估，因此，在足夠競爭性的市場上，投資者想獲得的收益大于市場上的平均收益，那么對于股市預(yù)測方法的研究不但具有深刻的理論意義更具有極其重要的應(yīng)用價值。同時，經(jīng)過多年的發(fā)展，股票市場積累了大量的數(shù)據(jù)信息，如何將其應(yīng)用于投資決策中便成為了股市預(yù)測的焦點。 支持向量機是數(shù)據(jù)挖掘中的一項新技術(shù)。本文則將支持向量機分類機應(yīng)用于股票的選取上。首先本文介紹了介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和建立在其上的支持向量機方法，詳細(xì)描述了支持向量機方法的基本原理。 其次，為了提高股票選取的精度，本文構(gòu)建了財務(wù)舞弊識別的SVM模型，目的在于及早的發(fā)現(xiàn)上市公司財務(wù)狀況的異常，對投資者進行預(yù)警，從而保護投資者的利益。而且，在此模型中，打破了傳統(tǒng)的1：1的配對方法，，采用主成分分析方法獲得控制樣本，并且引入了支持向量機對非平衡數(shù)據(jù)的處理方法，得到了較高的準(zhǔn)確率。 最后，本文對深滬100只股票進行選取，結(jié)果令人滿意。由于支持向量機自身所具備的優(yōu)勢，隨著研究與實踐的不斷深入，它必定能夠在股市預(yù)測方面取得新的突破與進展。
[Abstract]:With the development of economy and the improvement of people's income, more and more people pay attention to the stock market. Stock investment has become a very important part of modern people's life. Up to now, it is unlikely to get a return on the random stock selection, and with the promotion of efficient market hypothesis, the passive investment strategy is gradually accepted by the majority of investors. But it is undeniable that there are some stocks that are undervalued in the stock market, so that in a sufficiently competitive market, investors want to earn more than the average return on the market. So the research of stock market forecasting method not only has profound theoretical significance, but also has extremely important application value. At the same time, after years of development, the stock market has accumulated a large amount of data information, how to apply it to investment decisions has become the focus of stock market forecasting. Support vector machine (SVM) is a new technique in data mining. In this paper, support vector machine classifier is applied to stock selection. Firstly, this paper introduces the statistical learning theory and the support vector machine (SVM) method based on it, and describes the basic principle of the SVM method in detail. Secondly, in order to improve the accuracy of stock selection, this paper constructs the SVM model of financial fraud identification, the purpose of this model is to detect the abnormal financial situation of listed companies as early as possible, to warn investors, so as to protect the interests of investors. In this model, the traditional 1:1 pairing method is broken, the control samples are obtained by principal component analysis (PCA), and the support vector machine (SVM) is introduced to deal with the unbalanced data. Finally, 100 stocks in Shenzhen and Shanghai are selected and the results are satisfactory. With the development of research and practice, support vector machine (SVM) will be able to make new breakthrough and progress in stock market prediction.
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F832.51;TP18

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本文編號：2316272