基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

发布时间：2017-04-21 09:01

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【摘要】：本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。
【作者单位】： 山东财经大学管理科学与工程学院;山东财经大学会计学院;
【关键词】： 中国股指期货 支持向量机 遗传算法 粒子群算法 回归预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70840018)
【分类号】：F724.5;F224;F832.51
【正文快照】： 1引言在我国，沪深30。股指期货合约已经于2010年4月16日上市交易，两年以来的日交易数据为对其进行预测研究提供了必要条件。但是，股指期货市场是一个极其复杂的动力学系统，高噪声、非线性和投资者的主观性等因素决定了对其进行预测的困难。神经网络以其良好的非线性逼近

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  本文关键词：基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：319961