基于支持向量机的股票价格预测模型研究与应用

即墨花间餐厅 2024-05-10 10:40:16
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【摘要】支持向量机(support vector machine,svm)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。支持向量机目前主要用来解决分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题。而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。而当我们将走势看作两种状态(涨、跌),问题便转化为分类问题,而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。本文旨在于介绍预测股票价格走势的svm简单预测模型。该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势,这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。【关键词】支持向量机股票价格预测量化分析【中图分类号】g64【文献标识码】a【文章编号】2095-3089(2016)10-0227-01一、引言随着金融市场的逐步完善,证券交易所的交易量也在不断的提升,预测未来一段时间内的证券价格成为广大投资者密切关注的问题,同时产生了许多优秀的证券分析预测方法[1],如基本分析和技术分析(k线图、移动平均线和obv线等)。然而这些方法从本质上来讲只是分析方法,其预测结果不很理想。近年来,国内外学者纷纷采用人工神经网络 20210311
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