基于支持向量回歸機(jī)的股價(jià)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，以及人們投資意識(shí)的增強(qiáng)，人們?cè)絹?lái)越多的參與到股票市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，股票投資也已經(jīng)成為人們生活的一個(gè)重要組成部分。但是股票市場(chǎng)的高回報(bào)伴隨著的是高風(fēng)險(xiǎn)，因此對(duì)于股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)研究具有極為重要的經(jīng)濟(jì)意義。然而在股票市場(chǎng)中，首先面對(duì)的是眾多的指標(biāo)、眾多的信息，很難找出對(duì)股價(jià)更為關(guān)鍵的因素；其次股市結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，影響因素具有多樣性、相關(guān)性。這導(dǎo)致了很難找出股市內(nèi)在的模式?，F(xiàn)有的分析預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)應(yīng)用中往往效果并不是很理想。支

2、持向量機(jī)是一種新興的技術(shù)，借助于最優(yōu)化理論、對(duì)偶理論等，采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化、核函數(shù)等方法來(lái)解決分類問(wèn)題，有著較好的分類、回歸和泛化性能。支持向量回歸機(jī)就是在支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，專門用于處理回歸問(wèn)題的方法。近年來(lái)一些學(xué)者將其運(yùn)用與股市預(yù)測(cè)并取得較好的預(yù)測(cè)效果。本文從更好的結(jié)合股票市場(chǎng)的特點(diǎn)以及更充分的更合理的利用信息的角度出發(fā)，建立了基于支持向量回歸機(jī)的預(yù)測(cè)模型，并以中國(guó)聯(lián)通(600050)和新五豐(600975)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了預(yù)測(cè)

3、驗(yàn)證。
　　 本文分析對(duì)比了現(xiàn)有股市預(yù)測(cè)方法，提出采用基于支持向量回歸機(jī)的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了更充分更合理的利用信息，在盡可能全面的收集股市信息的基礎(chǔ)上，利用相關(guān)系數(shù)來(lái)進(jìn)行線性相關(guān)分析，接著并利用散點(diǎn)圖進(jìn)行簡(jiǎn)單的非線性相關(guān)分析，然后進(jìn)行靈敏度分析，去除各個(gè)相關(guān)性較少的因素，以達(dá)到找到關(guān)鍵信息的目的；同時(shí)在數(shù)據(jù)處理上，采用主成分分析的方法來(lái)約減數(shù)據(jù)，去除各個(gè)因素之間的相關(guān)性和多重共線性。為了更好的結(jié)合股票市場(chǎng)的特點(diǎn)，在樣本選擇上采用

4、自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的方法來(lái)擴(kuò)大那些非頻繁模式的影響，弱化長(zhǎng)期趨勢(shì)的影響，更符合了股票市場(chǎng)多變性、動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)。
　　 最后以中國(guó)聯(lián)通和新五豐兩個(gè)股票為例，分別進(jìn)行三組實(shí)驗(yàn)。第一次實(shí)驗(yàn)以原始變量為基礎(chǔ)進(jìn)行的基于支持向量回歸機(jī)的預(yù)測(cè)；第二次實(shí)驗(yàn)是對(duì)影響因素進(jìn)行相關(guān)分析分析后，并采用主成分分析處理數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行的預(yù)測(cè)；第三次實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)是對(duì)樣本進(jìn)行聚類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明第三次的預(yù)測(cè)精度最高，而第一次的精