基于信息粒化和支持向量机的股票价格预测

发布时间：2018-02-01 06:07

  本文关键词： 信息粒化 支持向量机 股票价格　出处：《财经理论与实践》2011年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：信息粒化是进行海量数据挖掘和模糊信息处理的有效工具。本文提出了一种基于信息粒化和支持向量机的股票价格预测方法。利用长安汽车的股票数据,建立股票开盘价回归预测模型,该模型克服了传统时间序列模型仅局限于线性系统的情况。应用实例表明:该方法能有效地预测股票价格的变化范围。
[Abstract]:Information granulation is an effective tool for mass data mining and fuzzy information processing. This paper presents a stock price prediction method based on information granulation and support vector machine. A regression forecasting model of stock opening price is established, which overcomes the fact that the traditional time series model is limited to linear system. The application examples show that the method can effectively predict the range of stock price.
【作者单位】： 湖南大学经济与贸易学院;中南大学数学科学与计算技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(10771217)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 一、引言随着我国证券行业的飞速发展,股票投资已成为许多家庭和个人理财的一种重要方式,是很多家庭财产收入的重要组成部分。股票市场具有高风险与高收益并存的特性,股票价格的涨跌及变化趋势也一直受到政府和投资大众的密切关注,证券市场的波动也逐渐成为衡量我国经济发展

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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9 张e，

本文编号：1481136