一种改进的SVM算法及其在证券领域中的应用

被引：4

作者：

陈友

张国基

郭国雄

机构：

[1] 华南理工大学应用数学系

[2] 华南理工大学应用数学系广东广州

[3] 广东广州

[4] 广东广州

来源：

关键词：

支持向量机; 连续; 过程; 证券技术分析; 波形理论; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

根据传统的SVM算法原理,提出一种新的基于连续的和过程化的SVM算法,该算法在分类结果上不再局限于两类分类问题的离散情况,是一种支持向量的动态选择算法。将该算法应用于证券领域中,结果表明该算法是有效且正确的。

引用

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