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《华中科技大学》 2010年
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基于多分类支持向量机的选股模型研究

陈军华  
【摘要】:众所周知股票市场是一个充满各种信息的复杂系统。通常情况下,投资者所面对的是充斥着大量股票的市场,因此对于人们而言,如何选择出适合投资的股票是其必须解决的问题。从数据挖掘的角度看,股票选择的问题就是在股票的财务指标和未来收益之间建立映射关系,并通过这种映射识别出能在下一年度战胜大盘、并获取超额收益的股票。 本研究结合国内股票市场特别是沪深A股的特点以及股市实际运作情况,研究基于支持向量机的分类技术在分类选股中的应用。为了降低支持向量机非线性分类器的模型复杂度,在不降低分类精度的情况下,文中采用主成分分析技术对上市公司财务指标数据进行属性约减,该方法可以把原始的高维数据以少数几个主成分表示,同时尽可能保留原始数据的更多完整信息。这样就可以避免由于输入矩阵中某些属性的高度相关性给分类器的复杂度带来影响,从而可以提高模型在不同数据集上的泛化能力。最终按照等权重的投资策略,以本文提出的基于SVM的分类技术所选出的优势股进行投资,无论是在牛市或是熊市,都能获取战胜大盘的超额收益。由此可以得出,本研究对实际投资有很好的指导意义。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F832.51;F224

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
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9 李涛柱;李红波;朱世先;李燕杰;李楠;;基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断[J];电子测量技术;2012年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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7 张颖璐;;基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测[J];计算机科学;2008年05期
8 吴贻鼎,朱翔,黄继瑜,明海山;基于神经网络的证券市场预测[J];计算机应用;2002年05期
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10 杨蒙召;赵春刚;顾泽元;;基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究[J];科学技术与工程;2009年04期
【相似文献】
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10 陈海英;;基于支持向量机的上证指数预测和分析[J];计算机仿真;2013年01期
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10 肖怀宝;逯贵祯;李彦霏;;基于支持向量机的电磁参数提取方法研究[A];2009年全国天线年会论文集(下)[C];2009年
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9 梁宏霞;支持向量机模型研究及应用[D];辽宁师范大学;2009年
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