【摘要】：本文在傳統(tǒng)SVM方法的基礎(chǔ)上,引入主成分分析方法和遺傳算法,構(gòu)建了PCA-GA-SVM模型,該模型解決了傳統(tǒng)SVM方法存在的特征指標相關(guān)性、包含懲罰系數(shù)和核函數(shù)的參數(shù)無法動態(tài)尋優(yōu)的問題,最后利用滬深300指數(shù)和前五大成份股的日走勢數(shù)據(jù)對該模型進行了驗證分析。結(jié)果表明,本文所構(gòu)建的模型,對于滬深300指數(shù)和大盤股每日走勢的預(yù)測精度是很高的,這對于政府管理層面監(jiān)測股票市場的平穩(wěn)波動有著很好的應(yīng)用價值。
[Abstract]:Based on the traditional SVM method, principal component analysis (PCA) and genetic algorithm (GA) are introduced to construct the PCA-GA-SVM model. The model solves the correlation of characteristic indexes in the traditional SVM method. The parameters including penalty coefficient and kernel function can not be dynamically optimized. Finally, the model is verified and analyzed by using the daily trend data of the Shanghai and Shenzhen 300 index and the top five constituent stocks. The results show that the model constructed in this paper has a high prediction accuracy for the daily trend of Shanghai and Shenzhen 300 index and large-cap stocks, which has a good application value for monitoring the stable fluctuation of stock market at the level of government management.
【作者單位】： 上海財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計研究中心;上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與管理學(xué)院;
【基金】：上海財經(jīng)大學(xué)211工程三期、上海財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計研究中心 上海市重點學(xué)科建設(shè)項目(B803)的資助
【分類號】：F832.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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7 孫炎s，

本文編號：2316530