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文檔簡介
1、隨著我國證券市場的不斷發(fā)展和完善,股票市場作為我國經(jīng)濟“晴雨表”的功能也越來越突出,無論是個人投資者還是國家都十分關注股票市場的走勢。若能較為準確的預測股票市場的漲跌趨勢,不僅可以為廣大投資者提供投資決策的依據(jù),也能夠為國家制定相關經(jīng)濟政策提供參考。
股票市場具有非線性、高噪聲、數(shù)據(jù)量大等特征,相關的股票分析方法,如基本面分析法、技術面分析法、時間序列分析法等,各有特色,但難以適應日趨復雜的股市。研究表明,股票趨勢預測的精度主
2、要受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法性能兩方面影響。因此,本文提出了一種特征自適應賦權的SVM股票趨勢預測模型,設計了基于遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)特征自適應賦權算法和基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的SVM參數(shù)優(yōu)化算法,選定了14個關鍵的股票財務指標,最終實現(xiàn)了股票漲跌趨勢預測模型。在實際股票數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,本文提出的股票趨勢預測模型是可行的和有效的,其性能優(yōu)于決策樹模型
3、、KNN模型、Bayes模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
本文主要工作如下:
(1)針對股票數(shù)據(jù)特征,提出了一種基于遺傳算法特征自適應賦權和粒子群算法優(yōu)化SVM參數(shù)的股票趨勢預測模型,即PSO-GA-SVM模型。
(2)在輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量改善方面,利用遺傳算法對股票數(shù)據(jù)特征自適應賦權,以突出重要屬性,抑制冗余或次要屬性,進一步展現(xiàn)不同屬性對股票價格的影響程度。
(3)在算法性能提升方面,因為SVM的性能對其參
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