基于支持向量机的股市时间序列预测算法

被引：7

作者：

杨稣 ^{[1
]}

史耀媛 ^{[2
]}

宋恒 ^{[3
]}

机构：

[1] 西北工业大学

[2] 西安电子科技大学

[3] 海军航空工程学院

来源：

关键词：

支持向量机; 遗传算法; 股市; 时间序列预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F830.9 [金融市场]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

针对股市时间序列预测的特点,提出了基于SVM的股市时间序列预测算法。设计了SVM的在线训练算法,并设计了遗传算法自动调整SVM的核参数,实现了基于SVM的股市时间序列预测算法在线调整的完全智能化。通过实证分析,以及同BP神经网络方法的比较,结果证明该算法具有预测精度高、参数调整智能化等优点。

引用

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共 5 条