本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用

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【摘要】：創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)既是一個(gè)門檻比較低、風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)大、監(jiān)管很嚴(yán)格的股票市場(chǎng),它也是一個(gè)能孵化科技型和高成長(zhǎng)型企業(yè)的搖籃型資本市場(chǎng)。創(chuàng)業(yè)板設(shè)立的目的就是服務(wù)于自主創(chuàng)新的國(guó)家戰(zhàn)略,這些創(chuàng)業(yè)板上市的小企業(yè)充滿活力,代表著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的大方向,創(chuàng)業(yè)板的上市企業(yè)都具有創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新、成長(zhǎng)的特征,其容納的新興產(chǎn)業(yè)多元性以及創(chuàng)業(yè)板本身與轉(zhuǎn)型升級(jí)戰(zhàn)略的高度契合是其他板塊所不具備的。因此,對(duì)于學(xué)者而言,對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的研究可以了解資本市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的認(rèn)可程度,也可以了解新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r;對(duì)于投資者而言,對(duì)創(chuàng)業(yè)板指的研究可以為創(chuàng)業(yè)板的投資布局提供指導(dǎo)參考。雖然運(yùn)用人工智能的方法對(duì)于指數(shù)的預(yù)測(cè)已經(jīng)得到廣泛研究,但是其對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測(cè)尚未有學(xué)者研究,特別是基于支持向量機(jī)的創(chuàng)業(yè)板指預(yù)測(cè)研究。隨著我國(guó)創(chuàng)業(yè)板股票市場(chǎng)的不斷發(fā)展壯大,運(yùn)用支持向量機(jī)模型對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測(cè)、分析和實(shí)際應(yīng)用對(duì)于投資非常重要。本文采用單步預(yù)測(cè)法,即前日數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)當(dāng)日收盤指數(shù),運(yùn)用主成分分析法、粒子群優(yōu)化算法構(gòu)建PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)模型,即首先將數(shù)據(jù)歸一化之后,采用主成分分析法對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,然后應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理,然后支持向量機(jī)給出回歸的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文把整個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間劃分為三個(gè)市場(chǎng):下跌市場(chǎng)、震蕩市場(chǎng)和上升市場(chǎng)。針對(duì)每個(gè)區(qū)間市場(chǎng)分別運(yùn)用PCA-PSO-LIBSVM模型和人工動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析。并以此進(jìn)行交易策略開發(fā)研究。通過(guò)預(yù)測(cè)分析發(fā)現(xiàn),PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)獲得了較理想的預(yù)測(cè)結(jié)果,在上述的劃分的三個(gè)市場(chǎng)行情中,其預(yù)測(cè)結(jié)果全都優(yōu)于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)。然后,基于以上結(jié)論本文運(yùn)用PCA-PSO-LIBSVM預(yù)測(cè)模型的結(jié)論構(gòu)建了“創(chuàng)業(yè)板ETF配合融資融券的T+0交易策略”和“創(chuàng)業(yè)板指股指期貨T+0交易策略”,經(jīng)過(guò)實(shí)盤模擬交易策略應(yīng)用,證實(shí)這兩個(gè)交易策略都取得了良好的收益,體現(xiàn)了預(yù)測(cè)研究結(jié)果的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī) 創(chuàng)業(yè)板指數(shù) 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 股指預(yù)測(cè) ETF
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-22
• 1.1 研究背景和意義9-12
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10-12
• 1.2 文獻(xiàn)回顧12-19
• 1.2.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述12-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述14-18
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡(jiǎn)析18-19
• 1.2.4 研究問(wèn)題的提出19
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和方法19-22
• 1.3.1 主要內(nèi)容19-21
• 1.3.2 研究方法21-22
• 第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)22-34
• 2.1 支持向量機(jī)（SVM）相關(guān)理論22-29
• 2.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論22-23
• 2.1.2 支持向量機(jī)（SVM）的核函數(shù)23-25
• 2.1.3 支持向量機(jī)的分類（ SVC）算法25-27
• 2.1.4 支持向量機(jī)的回歸（ SVR）算法27-29
• 2.2 主成分分析法29-30
• 2.2.1 主成分分析的基本思想29
• 2.2.2 主成分分析的數(shù)學(xué)模型29-30
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理30-33
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述30-31
• 2.3.2 ANNs的學(xué)習(xí)過(guò)程31-32
• 2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征及模型分類32-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第3章 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測(cè)研究設(shè)計(jì)34-51
• 3.1 模型構(gòu)建35-36
• 3.2 樣本選取36
• 3.3 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)下跌市場(chǎng)行情預(yù)測(cè)分析36-41
• 3.3.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果分析36-38
• 3.3.2 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果分析38-41
• 3.4 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)震蕩市場(chǎng)行情預(yù)測(cè)分析41-45
• 3.4.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果分析41-43
• 3.4.2 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析43-45
• 3.5 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)上升市場(chǎng)行情預(yù)測(cè)分析45-50
• 3.5.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果分析45-47
• 3.5.2 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析47-50
• 3.6 本章小結(jié)50-51
• 第4章 實(shí)盤模擬策略應(yīng)用研究51-60
• 4.1 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測(cè)51-54
• 4.1.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果分析51-53
• 4.1.2 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析53-54
• 4.2 投資策略分析54-59
• 4.2.1 策略的前提假設(shè)54-56
• 4.2.2 融資融券交易策略56
• 4.2.3 股指期貨交易策略56-58
• 4.2.4 市場(chǎng)單純策略的收益分析58-59
• 4.3 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-61
• 參考文獻(xiàn)61-68
• 致謝68

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10 侯澍e，

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