【摘 要】
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股票市场参与者众多,影响因素复杂,交易数据时效性强,噪声干扰高。在复杂的金融数据基础上,如何有效的判断股票市场的状态及未来的变动趋势对市场参与者与管理者都具有重要的现实意义。本文以支持向量机为基础模型,借助差分进化算法对其参数寻优,在此基础上构建了两个模型来对复杂的股票指数进行预测。一个是基于ARMA-SVM模型,模型将支持向量机与时间序列模型进行深度融合,并将GARCH模型获取的方差序列引用到该
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股票市场参与者众多,影响因素复杂,交易数据时效性强,噪声干扰高。在复杂的金融数据基础上,如何有效的判断股票市场的状态及未来的变动趋势对市场参与者与管理者都具有重要的现实意义。本文以支持向量机为基础模型,借助差分进化算法对其参数寻优,在此基础上构建了两个模型来对复杂的股票指数进行预测。一个是基于ARMA-SVM模型,模型将支持向量机与时间序列模型进行深度融合,并将GARCH模型获取的方差序列引用到该模型中用来提高预测精度,既保留了支持向量机的优点,又能够更加体现出序列的时序特征。另一个是基于互信息与RBM特征提取的股票指数预测模型,模型充分利用各层次信息将技术指标和周边市场融入模型,经互信息加权后由RBM堆叠而成的深度信任网络提取特征,利用差分进化算法优化的支持向量机进行预测。经对沪深300指数和恒生指数的实例验证表明,本文构造的两个模型预测精度更高,可以为投资者行情分析决策提供一定帮助。该论文有图12幅,表5个,参考文献54篇。
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