基于支持向量回歸機(jī)的股價預(yù)測研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，以及人們投資意識的增強，人們越來越多的參與到股票市場的經(jīng)濟(jì)活動中，股票投資也已經(jīng)成為人們生活的一個重要組成部分。但是股票市場的高回報伴隨著的是高風(fēng)險，因此對于股票市場的預(yù)測研究具有極為重要的經(jīng)濟(jì)意義。然而在股票市場中，首先面對的是眾多的指標(biāo)、眾多的信息，很難找出對股價更為關(guān)鍵的因素；其次股市結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，影響因素具有多樣性、相關(guān)性。這導(dǎo)致了很難找出股市內(nèi)在的模式?，F(xiàn)有的分析預(yù)測方法在預(yù)測應(yīng)用中往往效果并不是很理想。支

2、持向量機(jī)是一種新興的技術(shù)，借助于最優(yōu)化理論、對偶理論等，采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化、核函數(shù)等方法來解決分類問題，有著較好的分類、回歸和泛化性能。支持向量回歸機(jī)就是在支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，專門用于處理回歸問題的方法。近年來一些學(xué)者將其運用與股市預(yù)測并取得較好的預(yù)測效果。本文從更好的結(jié)合股票市場的特點以及更充分的更合理的利用信息的角度出發(fā)，建立了基于支持向量回歸機(jī)的預(yù)測模型，并以中國聯(lián)通(600050)和新五豐(600975)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了預(yù)測

3、驗證。
　　 本文分析對比了現(xiàn)有股市預(yù)測方法，提出采用基于支持向量回歸機(jī)的方法進(jìn)行預(yù)測。為了更充分更合理的利用信息，在盡可能全面的收集股市信息的基礎(chǔ)上，利用相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行線性相關(guān)分析，接著并利用散點圖進(jìn)行簡單的非線性相關(guān)分析，然后進(jìn)行靈敏度分析，去除各個相關(guān)性較少的因素，以達(dá)到找到關(guān)鍵信息的目的；同時在數(shù)據(jù)處理上，采用主成分分析的方法來約減數(shù)據(jù)，去除各個因素之間的相關(guān)性和多重共線性。為了更好的結(jié)合股票市場的特點，在樣本選擇上采用

4、自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的方法來擴(kuò)大那些非頻繁模式的影響，弱化長期趨勢的影響，更符合了股票市場多變性、動態(tài)性的特點。
　　 最后以中國聯(lián)通和新五豐兩個股票為例，分別進(jìn)行三組實驗。第一次實驗以原始變量為基礎(chǔ)進(jìn)行的基于支持向量回歸機(jī)的預(yù)測；第二次實驗是對影響因素進(jìn)行相關(guān)分析分析后，并采用主成分分析處理數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行的預(yù)測；第三次實驗預(yù)測是對樣本進(jìn)行聚類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。
　　 實驗結(jié)果表明第三次的預(yù)測精度最高，而第一次的精