本文關(guān)鍵詞：基于GARCH-SVM和AR-SVM的個股漲跌預(yù)測

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【摘要】：提出一種基于GARCH-SVM、AR-SVM和投資者關(guān)注度及情緒指標(biāo)的股票漲跌預(yù)測方法。結(jié)果表明,加入GARCH或AR等時間序列模型的初步預(yù)測結(jié)果可以提高SVM預(yù)測準(zhǔn)確率,這種SVM預(yù)測算法既考慮到時間序列的特性,又解決了多變量非線性分類問題。同時,通過加入投資者關(guān)注度和投資者情緒的相關(guān)指標(biāo),可以進一步提高SVM預(yù)測的有效性。研究結(jié)果還表明,與牛市和熊市相比,投資者關(guān)注度和情緒指標(biāo)在震蕩市中對預(yù)測精度的影響更大。
【作者單位】： 中國政法大學(xué)商學(xué)院;中國政法大學(xué)科學(xué)技術(shù)教學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： SVM GARCH AR 投資者情緒 投資者關(guān)注度 股價漲跌預(yù)測
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究一般項目-規(guī)劃基金項目(14YJA630038)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言股市是一個復(fù)雜多變、非線性和混沌的系統(tǒng),對其作出科學(xué)的預(yù)測相當(dāng)困難。國內(nèi)外許多學(xué)者一直致力于這方面的研究,其中基于機器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測模型是近十年的研究熱點之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等許多優(yōu)秀的機器學(xué)習(xí)方法在股市預(yù)測方面的實際表現(xiàn)并不十分理想,一個重要原因是這些

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本文編號：705759