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基于支持向量机的股票价格预测模型研究与应用

高钦姣  张胜刚  贾晓薇  
【摘要】:支持向量机(support vector machine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。支持向量机目前主要用来解决分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题。而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。而当我们将走势看作两种状态(涨、跌),问题便转化为分类问题,而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。本文旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势,这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。

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