基于支持向量回归的上海50股票价格预测研究

[摘要]: 随着中国股市的快速发展,每天都会产生大量的股票数据. 这些数据的有效预测对于股票投资者而言非常重要且有价值. 本文以上海50指数为研究对象. 在广泛回顾与股票价格预测方法有关的文献的基础上,提出了一种支持向量回归模型来预测股票价格. 首先,通过相关检验,将上海50指数中常用的六个指标用作自变量,第二天将股票的开盘价作为因变量. 根据前一天到前五天的历史数据分别建立五个模型. 通过支持向量回归进行训练和预测股票配资,根据误差指标,最好选择预测第二天开盘价的模型;但是,由于库存受许多因素影响股票价格和大盘走势 回归分析,因此通常无法准确预测第二天的开盘价. 因此股票配资,我们建议以时间窗为自变量,对开盘价进行模糊粒度化,通过模糊粒子预测开盘价的变化趋势和幅度股票配资,并采用支持向量回归进行训练和预测. 发现在股票波动较大的情况下,模型预测误差较大股票价格和大盘走势 回归分析,因此建议对模型进行改进,选择模糊粒度指数作为自变量,消除时间对模型预测的影响. 研究结果发现,前一天的六个指标对第二天的开盘价预测效果最好,这与我们通常认为的使用更多输入变量不同. 在预测中,通过改进支持向量回归模型,基本消除了股票价格波动对预测误差的影响,提高了模型的预测准确性.

作者: 股票配资

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

返回顶部