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《天津大学》 2006年
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基于支持向量机的股市预测问题研究

马洁  
【摘要】: 股票市场是一个复杂的非线性动态系统,为了保证股票投资者的利益需要通过预测股市波动的情况来把握股票市场的发展规律,以降低股票的投资风险,但由于传统的预测技术并没有准确的揭示股票市场的内在规律,导致最终的预测结果并不十分理想。本文采用了支持向量机的方法对股市进行预测。支持向量机是一门新兴的边缘学科,可以用来解决许多其他技术无法解决的问题,且具有良好的拟合精度和泛化能力。可以相信,将支持向量机的方法用于股市预测会具有良好的应用前景。 首先介绍了股市的相关背景知识,然后对传统的股市预测的方法进行的了介绍,特别详细介绍了基于神经网络的预测方法。接着全面介绍了统计学习理论和建立在其上的支持向量机方法,详细描述了支持向量机方法的基本原理。其次,对将支持向量机方法用于股市预测问题进行了尝试。提出了使用支持向量机的方法进行股市预测的基本流程,然后通过使用实际的股市交易数据进行预测,并对具体的预测结果进行分析,预测结果显示使用支持向量机的方法进行股市预测具有良好的预测精度,在具体股价的预测和股票走势预测方面都表现出很好的效果。 接着为了提高算法的运行效率,提出了使用主成分分析对输入向量进行优化的方法,通过将多维输入向量转换为维数较低且互不相关的输入向量,有效的实现了降维的目的,减小了运行程序所需的空间代价,从而提高了算法的运行效率。 最后,针对核函数的选择问题,对各种核函数的实际预测效果进行了比较分析,并对结果进行了分析,从中选择出了最适合股市预测问题的核函数。通过对具体实验结果的比较分析,可以认为,由于支持向量机方法本身所具有的优势,使其在股市预测问题上具有广阔的应用前景,随着研究的不断深入,其必将成为解决股市预测问题的一个重要方法。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 翟志荣;时间序列分析方法在我国股市预测中的运用[D];中北大学;2011年
2 蔡国成;基于支持向量回归机的股价预测研究[D];杭州电子科技大学;2009年
3 周广惠;基于支持向量机的企业用电量分析与预测研究[D];天津大学;2008年
4 郑艳清;粒子群优化的支持向量机在股票预测中的研究与应用[D];广东工业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 田盛丰;基于核函数的学习算法[J];北方交通大学学报;2003年02期
2 王国胜,钟义信;支持向量机的若干新进展[J];电子学报;2001年10期
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 张强;聚类方法在证券行业中的应用[D];天津大学;2003年
2 王道远;数据挖掘算法在股市预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
3 李红梅;股票分析和预测系统[D];吉林大学;2004年
4 郑菊虹;神经网络对股市预测的研究应用[D];大连理工大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 汪文雄,汪磊;我国建筑业区域发展水平的实证比较研究[J];四川建筑科学研究;2005年03期
3 张根文;韩莉妲;;安徽省经济发展与高等教育学科结构关系的实证分析[J];安徽教育学院学报;2006年04期
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7 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
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9 张艳;张海军;;基于DSP的多通道超声波连续测厚系统的研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年03期
10 左欣艳;高敏华;;基于主成分分析的2006年区域经济竞争力综合评价[J];安徽农学通报;2008年20期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 赵琪;我国国有企业人力资源优化配置研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 邹本旭;中国休闲体育俱乐部指导员胜任特征模型研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
8 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
9 赵昕;海洋灾害补偿基金设计研究[D];中国海洋大学;2010年
10 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王丽;服装制造业农民工生活质量研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 吴彦;煤炭资源型城市竞争力比较研究[D];山东科技大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
9 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
10 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冯学军,赵琴;径向基神经网络在股市预测中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2005年01期
2 潘星;杨汝月;;关于泛化神经网络与支持向量机的研究[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2007年01期
3 张玉川;张作泉;;支持向量机在股票价格预测中的应用[J];北京交通大学学报;2007年06期
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8 李民,邹捷中,李俊平,梁建武;用ARMA模型预测深沪股市[J];长沙铁道学院学报;2000年01期
9 庄新田;李冰;;对有效市场的挑战——资本市场分形与混沌的研究综述[J];东北大学学报(社会科学版);2008年02期
10 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
2 任彪;资本市场非线性特征及预测理论的若干问题研究[D];天津大学;2005年
3 金欣磊;基于PSO的多目标优化算法研究及应用[D];浙江大学;2006年
4 汪东;基于支持向量机的选时和选股研究[D];上海交通大学;2007年
5 张弘林;西方股票投资思想的演变与当代中国股市研究[D];复旦大学;2006年
6 王宇嘉;多目标粒子群优化算法的全局搜索策略研究[D];上海交通大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 瞿娜娜;基于组合核函数支持向量机研究及应用[D];华南理工大学;2011年
2 叶挺华;数据挖掘技术在电视台新闻中心的应用研究[D];浙江大学;2002年
3 凌毅;神经网络在证券系统中的应用[D];北京工业大学;2002年
4 童汉飞;神经网络方法在股票市场预测中的应用[D];厦门大学;2002年
5 赵程;基于遗传神经网络的股市预测[D];北京工业大学;2003年
6 王道远;数据挖掘算法在股市预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
7 李卫民;ARMA-广义回归神经网络技术在股票预测中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
8 艾书超;单变量时间序列建模与预测研究[D];武汉理工大学;2005年
9 陶小龙;基于支持向量机的股市预测[D];北京工业大学;2005年
10 蒋汉桥;基于支持向量机的证券投资决策研究[D];武汉大学;2005年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 于媛媛;基于组合预测的核电产业发展趋势研究[D];大连理工大学;2010年
2 曹萌;基于TFDEA方法的移动终端技术预测研究[D];北京工业大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 印勇,曹长修,张邦礼;基于粗糙集理论的分类规则发现[J];重庆大学学报(自然科学版);2000年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 殷光伟;中国股票市场预测方法的研究[D];天津大学;2003年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吕淑萍,赵咏梅;基于小波神经网络的时间序列预报方法及应用[J];哈尔滨工程大学学报;2004年02期
2 姚洪兴,盛昭瀚,陈洪香;股市预测中的小波神经网络方法[J];系统工程理论与实践;2002年06期
3 吴宏伟;;BP神经网络在股市短期预测中的应用[J];黑龙江科技信息;2007年14期
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5 赵建,邵永革,黄炯,杨静宇;基于神经网络的股市预测[J];计算机研究与发展;1996年09期
6 曾明;魏衍;;一种BP神经网络改进算法的研究及应用[J];微计算机信息;2009年18期
7 邓凯;赵振勇;;基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真[J];计算机仿真;2009年05期
8 杨一文;刘贵忠;张宗平;张茁生;;基于小波网络的非线性时间序列预测及其在股市中的应用[J];模式识别与人工智能;2001年02期
9 田志伟;杨勇;吴祥;;神经网络用于股市预测的一种新方法[J];内江师范学院学报;2010年06期
10 欧阳林群;;GA神经网络在证券市场预测中的应用研究[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2006年11期
中国重要会议论文全文数据库 前8条
1 吕淑萍;李强;;多分辨小波网络及在股市预测中的应用[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
2 孙洪军;王治宝;;基于agent的股市随机过程方法预测[A];第二届不确定系统年会论文集[C];2004年
3 叶德谦;刘波;;一种改进的遗传神经网络及其在股市中的应用[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
4 孟祥泽;刘新勇;车海平;袁著祉;;基于模糊神经网络的多模型协同股市预测[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年
5 李元诚;;股市预测中的小波支持向量机方法研究[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
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7 李植华;朱岩;;干涉因子理论及其应用[A];1994年中国控制会议论文集[C];1994年
8 曹济民;;浑沌理论在心律失常研究中的应用[A];中国生理学会第23届全国会员代表大会暨生理学学术大会论文摘要文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 阳志;股市预测的科学思维[N];山西日报;2004年
3 应健中 (本文作者为著名市场分析人士);支撑4000点的两大因素[N];上海证券报;2007年
4 林霖 熊鑫;股票市场的随机性[N];中国证券报;2003年
5 本报记者  王龙云;华尔街企盼“一月效应”带来好年景[N];经济参考报;2006年
6 汪贻文;将损失降到最低[N];证券时报;2006年
7 上海新望闻达律师事务所宋一欣;中国证券博客第一案的法律思考[N];证券时报;2007年
8 刘永恒;证券报刊,想说爱你不容易[N];中华新闻报;2003年
9 刘瑞;日本泡沫经济时期的牛市神话[N];中国证券报;2007年
10 记者 杨欣柳建云;沪指昨暴跌281点两市近千个股跌停[N];广州日报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 吕淑萍;小波网络建模预报方法研究及其在股市预测中的应用[D];哈尔滨工程大学;2004年
2 殷光伟;中国股票市场预测方法的研究[D];天津大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 商晔;隐马尔可夫模型参数训练的改进及在股市预测中的应用[D];上海交通大学;2011年
2 金得宝;基于支持向量机的股市预测研究[D];浙江大学;2010年
3 于海蛟;基于动态模糊神经网络的股市预测研究[D];陕西师范大学;2010年
4 尹绍飞;基于人工神经网络方法的股市预测研究[D];江苏科技大学;2010年
5 王道远;数据挖掘算法在股市预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2004年
6 怀博;基于复杂网络的股市预测[D];华南理工大学;2011年
7 赵程;基于遗传神经网络的股市预测[D];北京工业大学;2003年
8 闫甜;基于BP神经网络的中国股市预测[D];华南理工大学;2011年
9 李青召;融合群智能方法BP神经网络模型及其在股市预测中的应用[D];吉林财经大学;2013年
10 石磊;遗传算法优化的BP神经网络在股市预测中的应用[D];安徽大学;2011年
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