【摘 要】
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随着我国经济建设的发展、金融市场的完善与成熟,越来越多投资者选择购买股票作为自己的投资方式.如何把握股票的价格趋势、进行有效的股票投资管理、提高股票投资效率成为投
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随着我国经济建设的发展、金融市场的完善与成熟,越来越多投资者选择购买股票作为自己的投资方式.如何把握股票的价格趋势、进行有效的股票投资管理、提高股票投资效率成为投资者最关心的问题.本文基于支持向量机构建了两种股票预测模型,分别对股票未来价格与走势做预测分析.本文首先使用经验模态分解方法将股票价格序列分解得到比原序列更平稳的本征模态函数及其余项,然后构建混合核函数,使用蚱蜢优化算法对SVR的各参数进行优化,运用支持向量机回归对分解后的本征模函数和剩余分量进行分析预测,经过实证分析、模型对比可知所构建的EMD-GOA-SVR模型具有较好的预测准确率.本文还考虑到不同特征和不同样本点对模型预测的影响差异,将加权支持向量机与Relief算法相结合.在考虑样本距离加权的同时,利用Relief算法计算各个特征在分类中的影响程度,即各个特征的权值.然后把带权值的特征输入到加权支持向量机中进行训练,对股票价格的未来走势进行预测.6支不同行业股票的数值实验结果表明所构建的Relief-WSVM模型对股票价格走势的预测准确率达到70%以上,能为投资者提供有价值的参考.
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