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《延边大学学报(自然科学版)》 2017年01期
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一种改进的模拟退火算法优化的支持向量机在交易信号研判中的应用

黄宏运  吴礼斌  李诗争  朱家明  黄华继  
【摘要】:针对利用机器学习算法支持向量机来研判交易信号时的参数设置问题,本文首先提出一种改进的模拟退火算法(三交换法)来优化LIBSVM工具箱中的惩罚因子"-c"和核函数因子"-g"的选取,然后建立一个基于历史证券技术指标信息的量化择时模型.实证研究表明,改进后的ISA-SVM算法相比于二交换法和互逆交换法不仅可以更好地收敛于最小能量,而且在实际投资中可以对交易信号进行更准确的预测、实现更为可观的收益回报.
【作者单位】安徽财经大学金融学院;安徽财经大学统计与应用数学学院;
【关键词】模拟退火 支持向量机 择时 三交换 LIBSVM ToolBox
【基金】:国家自然科学基金资助项目(11601001) 安徽高等学校省级自然科学基金资助项目(KJ2013Z001) 安徽财经大学校级重点研究项目(ACKY1402ZD)
【分类号】:F830.9;TP18
【正文快照】:
近些年,量化投资(Quantitative Investment,QI)[1]凭借着高额稳定的收益回报而成为众多投资者关注的一颗新星.量化投资在国外发展的较早,至今已有40多年的历史,由于它主要是通过算法来挖掘交易数据背后潜藏的投资机会,可以完全规避传统投资方式中人为主观因素的干扰,因而取得

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