本文關(guān)鍵詞：基于GARCH-SVM和AR-SVM的個(gè)股漲跌預(yù)測(cè)

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【摘要】：提出一種基于GARCH-SVM、AR-SVM和投資者關(guān)注度及情緒指標(biāo)的股票漲跌預(yù)測(cè)方法。結(jié)果表明,加入GARCH或AR等時(shí)間序列模型的初步預(yù)測(cè)結(jié)果可以提高SVM預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,這種SVM預(yù)測(cè)算法既考慮到時(shí)間序列的特性,又解決了多變量非線性分類問(wèn)題。同時(shí),通過(guò)加入投資者關(guān)注度和投資者情緒的相關(guān)指標(biāo),可以進(jìn)一步提高SVM預(yù)測(cè)的有效性。研究結(jié)果還表明,與牛市和熊市相比,投資者關(guān)注度和情緒指標(biāo)在震蕩市中對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響更大。
【作者單位】： 中國(guó)政法大學(xué)商學(xué)院;中國(guó)政法大學(xué)科學(xué)技術(shù)教學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： SVM GARCH AR 投資者情緒 投資者關(guān)注度 股價(jià)漲跌預(yù)測(cè)
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目-規(guī)劃基金項(xiàng)目(14YJA630038)
【分類號(hào)】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言股市是一個(gè)復(fù)雜多變、非線性和混沌的系統(tǒng),對(duì)其作出科學(xué)的預(yù)測(cè)相當(dāng)困難。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者一直致力于這方面的研究,其中基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)模型是近十年的研究熱點(diǎn)之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等許多優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在股市預(yù)測(cè)方面的實(shí)際表現(xiàn)并不十分理想,一個(gè)重要原因是這些

【相似文獻(xiàn)】

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6 本報(bào)記者 姚春鴿;第三代AR路由器高調(diào)亮相 華為強(qiáng)勢(shì)拓展企業(yè)市場(chǎng)[N];人民郵電;2011年

7 記者 朱周良　編輯 朱賢佳;收購(gòu)3PAR,惠普輸不起[N];上海證券報(bào);2010年

8 本報(bào)記者 黃繼匯;惠普戴爾爭(zhēng)奪3Par[N];中國(guó)證券報(bào);2010年

9 記者 吳斌斌;新疆地區(qū)首個(gè)RNP AR程序項(xiàng)目驗(yàn)證試飛完成[N];中國(guó)航空?qǐng)?bào);2013年

10 本報(bào)記者 郭濤;惠普整合3PAR給力云存儲(chǔ)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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7 魏國(guó);日本神戶六甲山石英閃長(zhǎng)巖~（40）Ar-~（39）Ar定年和巖石礦物學(xué)特征及其構(gòu)造意義[D];浙江大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：705759