發(fā)布時(shí)間：2017-04-01 21:17

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的股票價(jià)格預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在股市投資測試問題的研究中,股價(jià)是一種高度不穩(wěn)定、復(fù)雜且難以預(yù)測的時(shí)間序列數(shù)據(jù),傳統(tǒng)預(yù)測方法都是基于線性模型,忽略了股價(jià)的非線性特征,導(dǎo)致預(yù)測精度不高。為解決股價(jià)預(yù)測過程中的精度不高的難題,提出支持向量機(jī)引入到股價(jià)預(yù)測的建模中。首先采用支持向量機(jī)非線性擴(kuò)展樣本對時(shí)間序列模型定階,并利用前向浮動(dòng)特征篩選法選擇特征,建立基于支持向量機(jī)的股市預(yù)測系統(tǒng)模型,對股價(jià)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,支持向量機(jī)模型比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CAR模型有較高的預(yù)測精度,證明適用于股市預(yù)測等非線性問題的預(yù)測,且有較高的精確度和應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】： 江西省宜春學(xué)院;江西省南昌大學(xué)附屬中學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 股價(jià)預(yù)測 支持向量機(jī) 預(yù)測 留一法
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言現(xiàn)在股票投資已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊粋�(gè)重要組成部分,然而,股票投資的收益與風(fēng)險(xiǎn)往往是成正比的,即投資收益越高,可能冒的風(fēng)險(xiǎn)越大[1]。因此人們迫切需要一種有效的分析方法,能夠最大限度地增加收益,降低風(fēng)險(xiǎn),常用的股價(jià)預(yù)測方法:時(shí)間序列分析法、回歸分析法、時(shí)間序

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 徐維維;高風(fēng);;灰色算法在股票價(jià)格預(yù)測中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)仿真;2007年11期

2 鄧凱;趙振勇;;基于遺傳BP網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測模型研究與仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2009年05期

3 李國正,王振曉,楊杰,姚莉秀,陳念貽;基于SVM的特征篩選方法及其若干應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2002年06期

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊榛;顧幸生;梁曉懌;凌立成;;模式識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)合材料優(yōu)化設(shè)計(jì)中的研究和應(yīng)用[J];材料導(dǎo)報(bào);2008年08期

2 李s，

本文編號：281326