基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型及其应用研究

摘要：

针对股市的非线性和不确定性的特点,本文提出了一种基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型.该模型利用滚动时间窗动态截取股票时间序列,然后对其进行相空间重构,最后利用支持向量机回归算法,在高维映射空间中求解线性回归问题.利用上证综指的长期和短期数据对该模型的预测效果进行了验证,并将预测结果与RBF 神经网络预测模型进行了的对比.预测和对比结果表明,支持向量机自回归预测模型具有较强的泛化能力,适合于股市预测.

关键词：支持向量机自回归、股票、预测、上证综指

分类号：P73;F83

在线出版日期：2010-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：31-32