【摘 要】
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股票择时交易是指利用某种方法来判断大势的走势情况,是上涨还是下跌或者盘整,判断上涨则买入持有;判断下跌则卖出清仓;如果判断震荡则高抛低吸.择时的本质是一个利用过去数
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股票择时交易是指利用某种方法来判断大势的走势情况,是上涨还是下跌或者盘整,判断上涨则买入持有;判断下跌则卖出清仓;如果判断震荡则高抛低吸.择时的本质是一个利用过去数据预测未来一段时间内大盘上涨还是下跌的分类问题,如何对股票市场进行择时判断也是市场交易热门问题.支持向量机是在统计学习理论上发展起来的一种机器学习方法.对于小样本、非线性、高维度问题,支持向量机具有良好的解决能力和推广能力,其分类能力对于股市择时预测有很大帮助.支持向量机的关键在于核函数的选取.本文详细论述了支持向量机理论、算法和性质,并通过引入信息几何理论,构造黎曼核函数,改进支持向量分类机的几何结构,实现了对支持向量分类机算法的改进和完善.同时利用黎曼核函数进行模型建立,并对股市市场产生的历史数据进行模拟分析.最后对模型进行了改进方案的提出.本文主要创新工作为从信息几何角度对支持向量分类机核函数进行改造,通过引入黎曼核函数,改进支持向量机模型.并以改进的支持向量机模型建立股票市场择时模型,通过编写程序对股市沪深300指数进行仿真实验,仿真结果表明本文提出的黎曼核函数支持向量机模型比传统算法具有更高的收益.
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