本文關鍵詞：基于支持向量機的中國股指期貨回歸預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文針對股指期貨預測的特點,選擇對股指期貨指數(shù)有重要影響的相關指標,首次提出用支持向量機(SVM)方法對其進行回歸預測,并用遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)分別優(yōu)化四種不同核函數(shù)的支持向量機,構(gòu)建了八種不同的中國股指期貨回歸預測方案,用實證研究的方法對這八種方案的準確性和時效性進行了比較。實驗結(jié)果表明粒子群算法優(yōu)化的線性核函數(shù)支持向量機作為中國股指期貨回歸預測的模型,具有更好的預測效果。
【作者單位】： 山東財經(jīng)大學管理科學與工程學院;山東財經(jīng)大學會計學院;
【關鍵詞】： 中國股指期貨 支持向量機 遺傳算法 粒子群算法 回歸預測
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70840018)
【分類號】：F724.5;F224;F832.51
【正文快照】： 1引言在我國，滬深30。股指期貨合約已經(jīng)于2010年4月16日上市交易，兩年以來的日交易數(shù)據(jù)為對其進行預測研究提供了必要條件。但是，股指期貨市場是一個極其復雜的動力學系統(tǒng)，高噪聲、非線性和投資者的主觀性等因素決定了對其進行預測的困難。神經(jīng)網(wǎng)絡以其良好的非線性逼近

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本文編號：319961