关于股票价格优化预测的建模仿真研究

陈远; 罗必辉; 蒋维琛; 孙宏伟

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关于股票价格优化预测的建模仿真研究

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股票数据具有非线性和含有大量噪声的特点,传统股票预测模型难以充分识别股票非线性特征以及降低噪声,导致预测精度不高.为了提高预测精度,去除冗余特征并加强特征的区分度,引入流形学习中的线性局部切空间排列算法,提出了一种新的支持向量回归机的股价预测优化模型.首先利用线性局部切空间排列算法对股票原始数据进行特征提取,然后采用支持向量回归机对提取到的特征和股票价格之间的非线性关系建模,并利用遗传算法优化支持向量回归机的参数,最终提高股票价格的预测精度.为证明模型的有效性,采用标准普尔500指数在2012—2013年、2014—2015年2个时间段内的股票数据进行检验.实验证明,提出的模型相较其他对比模型具有更高的预测精度,更强的泛化能力.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2016年第4期|536-542|共7页
作者
陈远; 罗必辉; 蒋维琛; 孙宏伟;
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作者单位

重庆大学软件学院;

重庆400044;

数字影视艺术理论与技术重庆市重点实验室;

重庆400044;

四川航天职业技术学院;

四川成都610100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
股票预测; 遗传算法优化; 线性局部切空间排列; 支持向量回归机;

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