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应用平滑支撑向量分类于台湾股票市场选股之研究

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过去研究运用相关预测工具于选股议题上,未考量实际取得财务比率之时间点,本研究考量实际上资料取得时点,依据其资料结合平滑支撑向量分类(Smooth support vector classification,SSVC)建立选股模型,c和γ参数搜寻方法则分别采用Grid和UD,并拟定单期和多期参数搜寻策略,实证结果显示,多期参数搜寻策略结合Grid参数搜寻法所建立之SSVC选股模型,于空头或多头市场,皆可获得超额报酬。

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来源
《第13届海峡两岸信息管理发展与策略学术研讨会》|2007年|505-510|共6页
会议地点北京
作者
余尚武; 卢瑞山; 张嘉豪;
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作者单位

北京交通大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类经济数学方法;
关键词
台湾; 股票市场; 选股模型; 平滑支撑向量分类;

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