本文選題：滬深指數(shù)　切入點(diǎn)：主成分分析　出處：《湖北師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2009年03期

【摘要】：基于滬深300股指時(shí)間序列的特點(diǎn),提出了一種基于主成分分析和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法,將影響滬深300股指的各個(gè)因子通過主成分法進(jìn)行信息的提取,然后用支持向量回歸機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)。最后通過比較預(yù)測(cè)值與真實(shí)值,發(fā)現(xiàn)所預(yù)測(cè)的10個(gè)時(shí)段的收盤價(jià)均方誤差為2.11617,且由預(yù)測(cè)值和真實(shí)值對(duì)比的條形圖發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)趨勢(shì)基本準(zhǔn)確,可見運(yùn)用支持向量機(jī)對(duì)滬深300指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的。
[Abstract]:Based on the characteristics of CSI 300 stock index time series, a method based on principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is proposed. Finally, by comparing the predicted value with the real value, it is found that the mean square error of the predicted closing price is 2.11617, and the prediction trend is basically accurate by the bar chart comparing the predicted value with the real value. It is feasible to use support vector machine to forecast Shanghai and Shenzhen 300 index.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【分類號(hào)】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1686130