基于支持向量机的沪深300指数预测研究

发布时间：2018-03-30 13:30

  本文选题：沪深指数　切入点：主成分分析　出处：《湖北师范学院学报(自然科学版)》2009年03期

【摘要】：基于沪深300股指时间序列的特点,提出了一种基于主成分分析和支持向量机相结合的方法,将影响沪深300股指的各个因子通过主成分法进行信息的提取,然后用支持向量回归机进行学习预测。最后通过比较预测值与真实值,发现所预测的10个时段的收盘价均方误差为2.11617,且由预测值和真实值对比的条形图发现预测趋势基本准确,可见运用支持向量机对沪深300指数进行预测是可行的。
[Abstract]:Based on the characteristics of CSI 300 stock index time series, a method based on principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is proposed. Finally, by comparing the predicted value with the real value, it is found that the mean square error of the predicted closing price is 2.11617, and the prediction trend is basically accurate by the bar chart comparing the predicted value with the real value. It is feasible to use support vector machine to forecast Shanghai and Shenzhen 300 index.
【作者单位】： 华中师范大学数学与统计学院;
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1686130