基于支持向量機(jī)的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用.pdf

1、創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)既是一個(gè)門檻比較低、風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)大、監(jiān)管很嚴(yán)格的股票市場(chǎng)，它也是一個(gè)能孵化科技型和高成長(zhǎng)型企業(yè)的搖籃型資本市場(chǎng)。創(chuàng)業(yè)板設(shè)立的目的就是服務(wù)于自主創(chuàng)新的國(guó)家戰(zhàn)略，這些創(chuàng)業(yè)板上市的小企業(yè)充滿活力，代表著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的大方向，創(chuàng)業(yè)板的上市企業(yè)都具有創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新、成長(zhǎng)的特征，其容納的新興產(chǎn)業(yè)多元性以及創(chuàng)業(yè)板本身與轉(zhuǎn)型升級(jí)戰(zhàn)略的高度契合是其他板塊所不具備的。因此，對(duì)于學(xué)者而言，對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的研究可以了解資本市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的認(rèn)可程度，也可以了

2、解新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r；對(duì)于投資者而言，對(duì)創(chuàng)業(yè)板指的研究可以為創(chuàng)業(yè)板的投資布局提供指導(dǎo)參考。雖然運(yùn)用人工智能的方法對(duì)于指數(shù)的預(yù)測(cè)已經(jīng)得到廣泛研究，但是其對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測(cè)尚未有學(xué)者研究，特別是基于支持向量機(jī)的創(chuàng)業(yè)板指預(yù)測(cè)研究。隨著我國(guó)創(chuàng)業(yè)板股票市場(chǎng)的不斷發(fā)展壯大，運(yùn)用支持向量機(jī)模型對(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測(cè)、分析和實(shí)際應(yīng)用對(duì)于投資非常重要。
　　本文采用單步預(yù)測(cè)法，即前日數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)當(dāng)日收盤指數(shù)，運(yùn)用主成分分析法、粒子群優(yōu)化算法構(gòu)建 PCA-P

3、SO-LIBSVM支持向量機(jī)模型，即首先將數(shù)據(jù)歸一化之后，采用主成分分析法對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，然后應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理，然后支持向量機(jī)給出回歸的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文把整個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間劃分為三個(gè)市場(chǎng)：下跌市場(chǎng)、震蕩市場(chǎng)和上升市場(chǎng)。針對(duì)每個(gè)區(qū)間市場(chǎng)分別運(yùn)用PCA-PSO-LIBSVM模型和人工動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析。并以此進(jìn)行交易策略開發(fā)研究。
　　通過預(yù)測(cè)分析發(fā)現(xiàn)，PCA-PSO-LIBSVM支持向量機(jī)獲得了較理想