基于支持向量回归机模型的股市预测研究

发布时间：2021-06-16 05:38

　　股票作为金融市场最主要的金融工具之一,其价格波动能否预测、以及用何种方法进行预测,一直以来都是金融领域研究的焦点问题之一。国内外对股票价格波动进行预测的模型种类很多,依据其建模理论不同,可将这些预测模型分为两大类：一类是以统计原理为基础的结构计量模型；另一类是以神经网络、遗传算法、支持向量机等为基础的智能预测模型。本文主要将基于ε-支持向量回归机模型运用于股市预测当中,以期能给投资者科学的投资信息。首先,本文介绍了支持向量机理论,并重点阐述了支持向量回归机的原理,然后通过引入ε-不敏感损失函数,建立基于ε-支持向量回归机的股市预测模型。在实证分析部分,通过选取上证综合指数和四川长虹、民生银行在一段时间内的真实数据,并运用LIBSVM软件,对其进行了实例研究,并对预测误差分别进行分析比较。最后,通过与传统的BP神经网络方法进行对比,验证了ε-支持向量回归机模型的可行性和有效性。如何有效、准确地对股市进行预测,提高投资收益是当前无论投资者还是专家学者都迫切关注的问题。本文研究的基于ε-支持向量回归机的股市预测模型,不仅在理论上通俗易懂,在实证检验中预测效果也较好。可以说,本文所做工作,对我... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

四种核函数下的开盘价预测值与真实值比较

预测值与真实值的比较Fi沙n褚c.咧脚盯sonb改钟eenPredietionsa川a叻皿IVa】ues场七en卜O33333334000000000000———真实值0000拿拿。。。。12322222厢厢3200000000000000嗽嗽。.，。。汉汉310000详详3000002229000022280000222009/9/2009/102009/112009/112009八22010/1/2010/l///2224/14/3/23/1322222日日期期

目时，预侧值与真实值的比较

【参考文献】：
期刊论文
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[3]支持向量机在选择优质股票中的应用[J]. 张玉川,张作泉,黄珍.  统计与决策. 2008(04)
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[5]支持向量机在投资决策中的应用[J]. 胡蓉,夏烨.  商场现代化. 2007(17)
[6]快速增量加权支持向量机预测证券指数[J]. 李拥军,奉国和,齐德昱.  控制理论与应用. 2006(05)
[7]支持向量机方法及其在金融中的应用与前景[J]. 陈为民,马超群.  金融经济. 2006(12)
[8]基于SVM的基金业绩评估系统研究[J]. 储晶,肖冬荣,夏景明.  统计与决策. 2005(20)
[9]支持向量机的学习方法综述[J]. 张浩然,汪晓东.  浙江师范大学学报(自然科学版). 2005(03)
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硕士论文
[1]支持向量机对股市的预测及实证分析[D]. 张丽娜.青岛大学 2007
[2]基于神经网络的金融证券预测方法研究[D]. 李丰龙.青岛大学 2006



本文编号：3232474