PCA-GA-SVM模型的构建及应用研究——沪深300指数预测精度实证分析

发布时间：2018-11-07 13:37

【摘要】：本文在传统SVM方法的基础上,引入主成分分析方法和遗传算法,构建了PCA-GA-SVM模型,该模型解决了传统SVM方法存在的特征指标相关性、包含惩罚系数和核函数的参数无法动态寻优的问题,最后利用沪深300指数和前五大成份股的日走势数据对该模型进行了验证分析。结果表明,本文所构建的模型,对于沪深300指数和大盘股每日走势的预测精度是很高的,这对于政府管理层面监测股票市场的平稳波动有着很好的应用价值。
[Abstract]:Based on the traditional SVM method, principal component analysis (PCA) and genetic algorithm (GA) are introduced to construct the PCA-GA-SVM model. The model solves the correlation of characteristic indexes in the traditional SVM method. The parameters including penalty coefficient and kernel function can not be dynamically optimized. Finally, the model is verified and analyzed by using the daily trend data of the Shanghai and Shenzhen 300 index and the top five constituent stocks. The results show that the model constructed in this paper has a high prediction accuracy for the daily trend of Shanghai and Shenzhen 300 index and large-cap stocks, which has a good application value for monitoring the stable fluctuation of stock market at the level of government management.
【作者单位】： 上海财经大学应用统计研究中心;上海财经大学统计与管理学院;
【基金】：上海财经大学211工程三期、上海财经大学应用统计研究中心 上海市重点学科建设项目(B803)的资助
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2316530