【摘 要】
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研究股票价格预测问题,针对股票价格的影响因子之间存在高度冗余、非线性特点,从而导致传统方法预测准确率低的难题,为提高预测精度,提出一种支持向量机（SVM）和自回归（CAR）组合的
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研究股票价格预测问题,针对股票价格的影响因子之间存在高度冗余、非线性特点,从而导致传统方法预测准确率低的难题,为提高预测精度,提出一种支持向量机（SVM）和自回归（CAR）组合的股票价格预测方法（CAR-SVM）。CAR-SVM首先利用SVM对股票价格数据时滞阶数进行确定,然后用SVM对股票价格变化影响因素进行筛选,建立通过交叉验证得到股票价格的CAR-SVM预测模型,并以中兴通讯股票历史数据对CAR-SVM模型进行了验证性实验。实验结果表明,相对于传统的股票预测方法,CAR-SVM模型的预测精度更高,并
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