基于支持向量機的股市預測問題研究.pdf

1、股票市場是一個復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，為了保證股票投資者的利益需要通過預測股市波動的情況來把握股票市場的發(fā)展規(guī)律，以降低股票的投資風險，但由于傳統(tǒng)的預測技術并沒有準確的揭示股票市場的內在規(guī)律，導致最終的預測結果并不十分理想。本文采用了支持向量機的方法對股市進行預測。支持向量機是一門新興的邊緣學科，可以用來解決許多其他技術無法解決的問題，且具有良好的擬合精度和泛化能力?？梢韵嘈牛瑢⒅С窒蛄繖C的方法用于股市預測會具有良好的應用前景。

2、首先介紹了股市的相關背景知識，然后對傳統(tǒng)的股市預測的方法進行的了介紹，特別詳細介紹了基于神經網絡的預測方法。接著全面介紹了統(tǒng)計學習理論和建立在其上的支持向量機方法，詳細描述了支持向量機方法的基本原理。 其次，對將支持向量機方法用于股市預測問題進行了嘗試。提出了使用支持向量機的方法進行股市預測的基本流程，然后通過使用實際的股市交易數據進行預測，并對具體的預測結果進行分析，預測結果顯示使用支持向量機的方法進行股市預測具有良好的預測精

3、度，在具體股價的預測和股票走勢預測方面都表現出很好的效果。 接著為了提高算法的運行效率，提出了使用主成分分析對輸入向量進行優(yōu)化的方法，通過將多維輸入向量轉換為維數較低且互不相關的輸入向量，有效的實現了降維的目的，減小了運行程序所需的空間代價，從而提高了算法的運行效率。 最后，針對核函數的選擇問題，對各種核函數的實際預測效果進行了比較分析，并對結果進行了分析，從中選擇出了最適合股市預測問題的核函數。通過對具體實驗結果的比較