基于SVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型及其參數(shù)優(yōu)化.pdf

1、2016年以來(lái)伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇大宗商品結(jié)束了連續(xù)5年的熊市，市場(chǎng)交易量逐漸增大，市場(chǎng)逐漸活躍，重新回到投資者的配置資產(chǎn)中。CTA策略近兩年的不凡表現(xiàn)以及機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起，讓研究者、投資者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到大宗商品交易產(chǎn)生了很大的興趣。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)模型，選取大宗商品中金融屬性最強(qiáng)的黃金，對(duì)黃金的價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，并初步嘗試構(gòu)建一個(gè)擇時(shí)策略。
　　本文共分為五個(gè)部分:第一部分是緒論部分，描述了支持向量機(jī)預(yù)測(cè)黃金價(jià)格模型的

2、實(shí)際意義以及整個(gè)文章研究的方法和論述側(cè)重點(diǎn);第二部分，對(duì)黃金品種的屬性和功能進(jìn)行了闡述，基于此分析了影響黃金價(jià)格的主要因素，最后結(jié)合實(shí)際意義、相關(guān)性分析以及格蘭杰因果檢驗(yàn)選取了其中7個(gè)影響因素作為支持向量機(jī)建模用的特征因子。本文的第三部分是文章核心，首先介紹了SVM算法的基本原理及應(yīng)用，并給出了實(shí)現(xiàn)算法流程，然后介紹了優(yōu)化SVM參數(shù)的網(wǎng)格搜索法和粒子群優(yōu)化算法的基本原理及實(shí)現(xiàn)算法，第三章基于MATLAB基于上述原理算法對(duì)黃金價(jià)格進(jìn)行了預(yù)