本文關(guān)鍵詞：核主成分遺傳算法與SVR選股模型改進(jìn)

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【摘要】：量化選股一直是金融領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。隨著人工智能技術(shù)的空前發(fā)展,量化選股方法取得了很大進(jìn)步。本文構(gòu)建了基于核主成分遺傳算法改進(jìn)的支持向量回歸機(jī)人工智能選股模型(KPCA-GA-SVR),并基于滬深股市股票基本面及交易數(shù)據(jù),分別從短期和中長(zhǎng)期對(duì)其選股性能和預(yù)測(cè)精度進(jìn)行了實(shí)證分析。主要結(jié)論為:①遺傳算法(GA)改進(jìn)的SVR較傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)精度更高,且避免了過度擬合;②與采用主成分降維技術(shù)的PCA-GA-SVR模型相比,基于核主成分特征提取的KPCA-GA-SVR模型,具有更好的模型穩(wěn)健性及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性;③中長(zhǎng)期內(nèi)該模型的預(yù)測(cè)誤差隨滑窗長(zhǎng)度的增加有降低趨勢(shì),且一年期預(yù)測(cè)精度最高;短期內(nèi)不同滑窗下,一周的預(yù)測(cè)效果最佳。本研究對(duì)個(gè)人投資者的投資決策及國家宏觀監(jiān)控股市動(dòng)態(tài)變化都具積極意義。
【作者單位】： 清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)金融系;中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 核主成分分析 遺傳算法 KPCA-GA-SVR模型 量化選股
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71101157) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(10YJC790220) 教育部博士點(diǎn)基金課題(20110016120001)的資助
【分類號(hào)】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言量化選股一直是投資決策中極具挑戰(zhàn)性的工作,如何采用有效的數(shù)量技術(shù)對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)是選股問題的核心所在。由各證券交易所公布的股市行情是一個(gè)隨時(shí)間推移而變化的過程。從數(shù)理統(tǒng)計(jì)的角度來看,是一系列的離散數(shù)據(jù)。隨機(jī)行走(Random Walk)理論認(rèn)為股價(jià)的波

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4 徐國祥;楊振建;;PCA-GA-SVM模型的構(gòu)建及應(yīng)用研究——滬深300指數(shù)預(yù)測(cè)精度實(shí)證分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2011年02期

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3 楊e，

本文編號(hào)：776188