發(fā)布時間：2024-03-23 01:54

　　隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高,股票市場大有愈演愈烈之勢,越來越多的人投入到了股票預(yù)測的研究之中。然而影響股票的因素眾多,包括金融政策,市場環(huán)境,經(jīng)濟(jì)周期,甚至是人為操縱的因素,如何抓住眾多的影響因素找到一個對股票預(yù)測行之有效的方法,是眾多專家學(xué)者研究的熱點。在眾多的股票預(yù)測方法中,支持向量機(jī)是一個不錯的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。本文就支持向量機(jī)在股票預(yù)測上的應(yīng)用展開研究。首先在上證和深證系列股票中隨機(jī)選取了各行各業(yè)總共24支個股,并輔以上證指數(shù)和深證指數(shù),通過在選取股票上取得的較好的預(yù)測效果從而推廣到整個股票市場中。技術(shù)方面,本文以模型的預(yù)測正確率和平均擬合偏差作為衡量模型預(yù)測性能的標(biāo)準(zhǔn),通過特征工程構(gòu)建合適的特征變量并借助主成分分析的方法對輸入變量進(jìn)行降維處理來消除變量間的多重共線性,同時能夠提高模型的速度,構(gòu)建支持向量分類機(jī)和支持向量回歸機(jī)結(jié)合回歸擬合與股票漲跌分類共同對股票進(jìn)行預(yù)測以及在支持向量回歸的基礎(chǔ)上構(gòu)建股票投顧策略模型在構(gòu)建模型的同時不斷探索合適的時間滑窗,嘗試包括遺傳算法和粒子群算法等不同的參數(shù)優(yōu)化方法,以求盡可能優(yōu)化模型的預(yù)測性能。在模型優(yōu)化的同時,挖掘搜索熱度以及新聞情感,通過自然語言處...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1論文結(jié)構(gòu)框架

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第一章緒論71.5論文結(jié)構(gòu)框架本文的論文結(jié)構(gòu)框架如圖1.1所示。圖1.1論文結(jié)構(gòu)框架

圖3.1支持向量機(jī)分類超平面

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章股票市場及支持向量機(jī)等相關(guān)算法概述19圖3.1支持向量機(jī)分類超平面支持向量機(jī)在機(jī)器學(xué)習(xí)以及模式識別中往往會發(fā)揮不錯的性能，自開始出現(xiàn)至今一直不斷發(fā)展，SVM得益于監(jiān)督學(xué)習(xí)的特性，可以應(yīng)用到很多統(tǒng)計范疇的問題中，包括分類、回歸以及模型識別....

圖3.2支持向量機(jī)在不同核函數(shù)下的表現(xiàn)

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章股票市場及支持向量機(jī)等相關(guān)算法概述22數(shù)(,)進(jìn)行求解，從而解決復(fù)雜度問題，而且核函數(shù)的計算花銷實質(zhì)上并沒有特別明顯的增加�；诖�，只要構(gòu)造了核函數(shù)(,)，其實際形式完全沒必要知道。所以基于此有以下定理：對任意給出的對稱函數(shù)(,′)，能....

圖3.3多核支持向量機(jī)流程圖

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第三章股票市場及支持向量機(jī)等相關(guān)算法概述23支持向量機(jī)的改進(jìn)算法前文介紹了支持向量機(jī)的基本原理，但是我們目前涉及到的SVM都是單核的，也就是說都是基于映射到單個特征空間中。但是在實際應(yīng)用中需要基于不同的場景來選擇不同的核函數(shù)，比如多項式核函數(shù)....

本文編號：3935275