基于支持向量機(jī)的股價短期預(yù)測研究.pdf

1、股票市場是一個復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，為了保證股票投資者的利益，通過預(yù)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(fēng)險顯得很有必要。國內(nèi)外很多研究者通過研究，建立了一些有效的證券價格預(yù)測模型。時間序列模型、ANN模型、GA模型等根據(jù)自身的特點，從不同角度解決了證券價格預(yù)測各方面問題，其預(yù)測結(jié)果有一定的理論和現(xiàn)實意義。然而這些方法都有其各自的局限性，它們在預(yù)測過程中容易出現(xiàn)的過學(xué)習(xí)、欠學(xué)習(xí)、局部極小值和維數(shù)災(zāi)難等問題。SVM模型

2、能夠較好地解決這些問題，被廣泛的應(yīng)用到證券預(yù)測領(lǐng)域得，并取得了很好的成果。
　　 首先，介紹了股市的相關(guān)背景知識以及現(xiàn)有的股市預(yù)測的方法，指出各個預(yù)測方法的不足之處。然后簡單的介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論相關(guān)知識，最后具體描述了支持向量機(jī)算法的相關(guān)理論知識。
　　 其次，將支持向量機(jī)方法用于股市預(yù)測，提出了支持向量機(jī)方法進(jìn)行股市預(yù)測的基本流程。試驗過程把上海綜合指數(shù)作為研究對象，以基礎(chǔ)指標(biāo)作為輸入變量，根據(jù)不同時期的收盤價和成交量

3、設(shè)計9組方案。通過9組對比試驗，將試驗結(jié)果指標(biāo)化，找出精度最高的方案。最后確定收盤價和成交量在股價預(yù)測中的時間有效性。
　　 然后，設(shè)計支持向量機(jī)預(yù)測模型。選擇4類技術(shù)指標(biāo)作為輸入變量，根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中不同的階段，設(shè)計2組方案。方案10以相關(guān)性分析后剩下的技術(shù)指標(biāo)作為輸入變量。對方案10的輸入變量做因子分析，有效減低輸入變量的維度，提取主成分。方案11以因子分析提取的主成分作為輸入變量。
　　 最后，根據(jù)11組方案的