本文選題：黃金期貨　切入點(diǎn)：支持向量回歸機(jī)　出處：《會(huì)計(jì)之友》2017年17期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以中國黃金期貨為研究對象,選取了開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、成交量和成交額6項(xiàng)指標(biāo)作為樣本的特征指標(biāo)變量,運(yùn)用歸一化方法消除特征指標(biāo)變量間因量綱不同而造成的預(yù)測誤差,進(jìn)而引入支持向量回歸機(jī)(Support Vector Regression Machine,SVR)智能方法對該期貨的開盤價(jià)格進(jìn)行預(yù)測研究,并通過引入網(wǎng)格搜索法對SVR模型的最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行尋找,從而構(gòu)建了最優(yōu)的SVR智能預(yù)測模型。通過對訓(xùn)練樣本集與測試樣本集的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),文章所構(gòu)建的最優(yōu)SVR智能預(yù)測模型具有優(yōu)越的學(xué)習(xí)性能與泛化推廣性能,能夠準(zhǔn)確地預(yù)測中國黃金期貨的價(jià)格。
[Abstract]:Taking the Chinese gold futures as the research object, this paper selects the opening price, the highest price, the lowest price, the closing price, the turnover and the turnover as the characteristic index variables of the sample. The normalized method is used to eliminate the prediction error caused by the difference of dimension among the characteristic index variables, and then the support vector regression machine (SVM) support Vector Regression Machine (SVR) intelligent method is introduced to predict the opening price of the futures. By introducing the grid search method to find the optimal parameters of the SVR model, the optimal SVR intelligent prediction model is constructed, and the empirical research on the training sample set and the test sample set is made. The optimal SVR intelligent prediction model has excellent learning performance and generalization performance, and it can accurately predict the price of Chinese gold futures.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：成都理工大學(xué)金融與投資科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(KYTD201303)
【分類號】：F724.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1590160