隨著經濟社會的發(fā)展,以及人們投資意識的增強,人們越來越多的參與到股票市場的經濟活動中,股票投資也已經成為人們生活的一個重要組成部分。但是股票市場的高回報伴隨著的是高風險,因此對于股票市場的預測研究具有極為重要的經濟意義。然而在股票市場中,首先面對的是眾多的指標、眾多的信息,很難找出對股價更為關鍵的因素;其次股市結構極為復雜,影響因素具有多樣性、相關性。這導致了很難找出股市內在的模式�，F(xiàn)有的分析預測方法在預測應用中往往效果并不是很理想。支持向量機是一種新興的技術,借助于最優(yōu)化理論、對偶理論等,采用結構風險最小化、核函數等方法來解決分類問題,有著較好的分類、回歸和泛化性能。支持向量回歸機就是在支持向量機的基礎上產生的,專門用于處理回歸問題的方法。近年來一些學者將其運用與股市預測并取得較好的預測效果。 本文從更好的結合股票市場的特點以及更充分的更合理的利用信息的角度出發(fā),建立了基于支持向量回歸機的預測模型,并以中國聯(lián)通(600050)和新五豐(600975)數據為例進行了預測驗證。本文分析對比了現(xiàn)有股市預測方法,提出采用基于支持向量回歸機的方法進行預測。為了更充分更合理的利用信息,在盡可能全面的收集股市信息的基礎上,利用相關系數來進行線性相關分析,接著并利用散點圖進行簡單的非線性相關分析,然后進行靈敏度分析,去除各個相關性較少的因素,以達到找到關鍵信息的目的;同時在數據處理上,采用主成分分析的方法來約減數據,去除各個因素之間的相關性和多重共線性。為了更好的結合股票市場的特點,在樣本選擇上采用自組織特征映射神經網絡聚類的方法來擴大那些非頻繁模式的影響,弱化長期趨勢的影響,更符合了股票市場多變性、動態(tài)性的特點。最后以中國聯(lián)通和新五豐兩個股票為例,分別進行三組實驗。第一次實驗以原始變量為基礎進行的基于支持向量回歸機的預測;第二次實驗是對影響因素進行相關分析分析后,并采用主成分分析處理數據,然后進行的預測;第三次實驗預測是對樣本進行聚類后的數據進行預測。實驗結果表明第三次的預測精度最高,而第一次的精度最差,表明達到了改進預測精度的目的。通過實驗表明支持向量回歸機能夠較好的預測股價,而通過變量優(yōu)化的關鍵影響變量的選擇也較好的提高了信息的利用,同時基于自組織特征映射神經網絡的聚類也較好改善了長期趨勢模式的影響弱化非頻繁模式的影響的缺陷,最后的預測結果也有了明顯的改善。
【學位單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2009
【中圖分類】：F224;F832.51
【部分圖文】：

2R 中的 3 個點，可以被不同方向的直線所打散由圖3.2可得到2維空間中線性分類器的VC維是3，并且可以推廣到d 維空間線性分類器的VC維是 d + 1。如果對這些線性判別函數加以限制，則可以使其VC維降低。VC維反映了函數集的學習能力，VC維越大，學習機器越復雜。但是目前并沒有通用的關于任意函數集VC維計算的理論，只對一些特殊的函數集知道其VC維，如上述的2維線性分類器。對于一些比較復雜的學習機器（如神經網絡），其VC維除了與函數集有關外

其實也就是對于非線性預測問題的，利用支持向量機或支持向量回歸機對股市每個國家的股市機制不一樣，完善程度、市市表現(xiàn)出來的規(guī)律模式也不一致，因而在預歸機的股市預測流程堅實的理論基礎，同時還給出了推廣能力的了回歸問題，同時采用了最優(yōu)化理論，使得性映射減少了復雜度，其最終決策取決于少數無關，這在一定程度上避免了維數災難。進行股價預測主要是采用技術指標分析方法通過歷史數據進行訓練，得出模型，并用模如下圖 4.1。

圖 4.2 支持向量回歸機預測模型存在大盤股和中小盤股，大盤股基本能反映整體市場趨勢，中小盤股雖然也受市場整體趨勢的影響，但其自身的影響有著或整體實力相對較小，有時就會顯得對市場反應非常敏感。(600050)和中小盤股新五豐(600975)分別進行實驗預測。中國價變化基本與市場的整體趨勢相一致，因而用其做預測驗證的股票的適用情況；而新五豐是個隨機抽取的中小盤股，其對其預測驗證可以顯示該模型對股市中那些中小盤股是否也可的驗證預測，既有可以反應整體趨勢的大盤股，也有個體因顯示出該模型對股市的大部分股票的預測程度。由于對宏觀度，為了減少模型的復雜性以及考慮數據的可得性，本文不用技術指標的角度來進行分析。為了盡可能的收集信息全面?zhèn)冞x取了大量的數據指標作為原始數據，主要使用以下幾個

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本文編號：2813293