股票市場是一個復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),利用傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測技術(shù)很難揭示其內(nèi)在的規(guī)律,為了更好的對股票市場的價格規(guī)律進行分析,本文在支持向量機理論的基礎(chǔ)上推導(dǎo)新的方法來適合股票價格預(yù)測的應(yīng)用。 首先,在支持向量機的求解算法上做了優(yōu)化,利用求解二次規(guī)劃的有效集方法和求解支持向量機的選塊算法理論推導(dǎo)出了一元選塊算法,并將該算法應(yīng)用于本文的所有支持向量機的求解過程中,得到了較佳的運算效果。 隨后對股票預(yù)測問題建立了簡單預(yù)測模型,并將支持向量分類算法求解過程中的決策函數(shù)連續(xù)化,從而建立了求解簡單預(yù)測模型的簡單預(yù)測算法。 本文用簡單預(yù)測算法對大量的股票數(shù)據(jù)進行了試驗,并從中選擇較為典型的幾個實例來說明用簡單預(yù)測算法在對股票價格進行預(yù)測過程中需要注意的問題。 最后在簡單預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,本文又提出了較為復(fù)雜的預(yù)測模型,即彈跳預(yù)測模型。彈跳預(yù)測模型解決了簡單預(yù)測模型很大的一個弊端,但是本文也同時提出了彈跳預(yù)測模型所隱含的更大的問題,因此從一個側(cè)面證實了,簡單預(yù)測模型的優(yōu)越性。 本文采用的試驗數(shù)據(jù)都是選擇的國內(nèi)一些典型股票的真實數(shù)據(jù)。文中的數(shù)學(xué)模型也都是為對這些個股進行價格預(yù)測而建立的。

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1線性可分問題示意圖

圖2-1線性可分問題示意圖figure2-1thesituationoflinearseparationproblem

圖2-2近似線性可分問題示意圖

10圖2-2近似線性可分問題示意圖figure2-2thesituationofnearlinearseparationproblem

圖2-3線性不可分問題示意圖

圖2-3線性不可分問題示意圖figure2-3thesituationofnon-linearseparationproblem分支持向量分類機分問題與凸殼

本文編號：3919399