【摘要】：技術(shù)分析是證券投資中最常用的分析方法之一,受到眾多投資者,包括機(jī)構(gòu)投資者的追捧和青睞。本次研究通過對(duì)一些技術(shù)分析方法原理的分析,用一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法——支持向量機(jī)(SVM)來學(xué)習(xí)技術(shù)分析的過程,從而得到一種證券投資的方法,并用實(shí)證來檢驗(yàn)這種投資方法的效果。 全文共分四章。 第一章——技術(shù)分析理論簡(jiǎn)介。介紹證券投資分析的中常用的技術(shù)分析理論及其基本理論假設(shè),還介紹了幾種常用的工具指標(biāo)。通過對(duì)這些工具指標(biāo)的分析,得出技術(shù)分析方法的基本原理。 第二章——支持向量機(jī)方法介紹。概括地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)理論。重點(diǎn)介紹了其中統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)學(xué)派中的支持向量機(jī)方法。 第三章——基于支持向量機(jī)的證券投資決策。以機(jī)器學(xué)習(xí)理論為依據(jù),通過支持向量機(jī)方法對(duì)技術(shù)分析的學(xué)習(xí)(建立模型),用實(shí)際的股市數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)股價(jià)的下一步走勢(shì),并用實(shí)際數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)這種投資方法的效果。 第四章——支持向量機(jī)投資決策方法的總結(jié)和評(píng)價(jià)。對(duì)這種方法的實(shí)際效果進(jìn)行評(píng)價(jià),分析其中的不足,并淺析可能的一些原因。提出可以進(jìn)一步改進(jìn)的方案。 論文做了如下創(chuàng)新性研究工作: 1、采用來源于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法來預(yù)測(cè)股價(jià)的走勢(shì)。 2、用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法模擬技術(shù)分析的過程,為技術(shù)分析方法找到一些理論依據(jù)。 3、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立了支持向量機(jī)模型,可以直接應(yīng)用于實(shí)際證券投資操作。
【圖文】：

上上證180指數(shù)12周漲幅幅4.88%%%一7.54%%%一5.17%%%一2.0%%%9SSSMV所選股票只數(shù)數(shù)7771555000000用圖表表示可能更清楚一些，如圖3一3所示:圖3一3SVM模型嚴(yán)格選出的股票季度漲幅與上證指數(shù)的比較
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號(hào)】：F830.91

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 張益銘;徐曉鐘;王智慶;;支持向量機(jī)與時(shí)間序列預(yù)測(cè)綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2010年12期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 趙欣;基于支持向量機(jī)的中國(guó)證券市場(chǎng)長(zhǎng)期投資分析[D];北京交通大學(xué);2011年

2 鄭艷清;粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)在股票預(yù)測(cè)中的研究與應(yīng)用[D];廣東工業(yè)大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：2604908