基于GARCH-SVM和AR-SVM的个股涨跌预测

发布时间：2017-08-20 09:13

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【摘要】：提出一种基于GARCH-SVM、AR-SVM和投资者关注度及情绪指标的股票涨跌预测方法。结果表明,加入GARCH或AR等时间序列模型的初步预测结果可以提高SVM预测准确率,这种SVM预测算法既考虑到时间序列的特性,又解决了多变量非线性分类问题。同时,通过加入投资者关注度和投资者情绪的相关指标,可以进一步提高SVM预测的有效性。研究结果还表明,与牛市和熊市相比,投资者关注度和情绪指标在震荡市中对预测精度的影响更大。
【作者单位】： 中国政法大学商学院;中国政法大学科学技术教学部;
【关键词】： SVM GARCH AR 投资者情绪 投资者关注度 股价涨跌预测
【基金】：教育部人文社会科学研究一般项目-规划基金项目(14YJA630038)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言股市是一个复杂多变、非线性和混沌的系统,对其作出科学的预测相当困难。国内外许多学者一直致力于这方面的研究,其中基于机器学习方法的预测模型是近十年的研究热点之一。神经网络等许多优秀的机器学习方法在股市预测方面的实际表现并不十分理想,一个重要原因是这些

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