基于支持向量機(jī)的證券價(jià)格預(yù)測方法研究.pdf

1、證券價(jià)格預(yù)測是金融預(yù)測領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。隨著人工智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的空前發(fā)展，證券價(jià)格預(yù)測方法也得到了很大的發(fā)展。尤其是基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)理論的研究成果不斷出現(xiàn)，其中的一些成果已經(jīng)在實(shí)際應(yīng)用中顯示出巨大的潛力。 文章在簡要闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)算法的基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有基于支持向量機(jī)的證券價(jià)格預(yù)測方法存在的變量選取、核函數(shù)選擇、規(guī)則提取問題進(jìn)行了研究，著重以深圳證券交易所五支股票的日收盤價(jià)為例進(jìn)行了分析與討論。文

2、章主要包括以下幾方面內(nèi)容： (1)綜述了證券價(jià)格預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀，指出了支持向量機(jī)在證券價(jià)格預(yù)測方面的優(yōu)越性和存在的一些問題，回顧了支持向量機(jī)的基本理論和相關(guān)概念，推導(dǎo)了支持向量分類機(jī)和支持向量回歸機(jī)學(xué)習(xí)算法。 (2)提出了三種改進(jìn)的支持向量機(jī)證券價(jià)格預(yù)測模型。首先，針對現(xiàn)有支持向量機(jī)證券價(jià)格預(yù)測方法存在的變量選擇問題，提出了一種融相對貢獻(xiàn)分析和價(jià)格預(yù)測于一體的層級支持向量機(jī)模型。接著，結(jié)合證券市場自身的特點(diǎn)，提出了線

3、性支持向量機(jī)和非線性支持向量機(jī)組合模型和組合核支持向量機(jī)模型。特別是組合核支持向量機(jī)模型解決了支持向量機(jī)核函數(shù)難于確定的問題。最后，針對支持向量機(jī)理解性差的“黑箱問題"，提出了一種基于支持向量分類機(jī)和粗糙集的規(guī)則提取算法。 (3)分別應(yīng)用所提出的三種支持向量機(jī)模型對深圳證券交易所五支股票進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)證研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的三種支持向量機(jī)模型都取得了令人滿意的結(jié)果。 (4)最后對全文進(jìn)行了概括總結(jié)，并指出理論上和