基于支持向量机的沪深300指数预测研究

被引:1
作者
叶园
何穗
机构
[1] 华中师范大学数学与统计学院
关键词
沪深300指数; 主成分分析; 支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
F832.51 []; F224 [经济数学方法];
学科分类号
0701 ; 070104 ;
摘要
基于沪深300股指时间序列的特点,提出了一种基于主成分分析和支持向量机相结合的方法,将影响沪深300股指的各个因子通过主成分法进行信息的提取,然后用支持向量回归机进行学习预测。最后通过比较预测值与真实值,发现所预测的10个时段的收盘价均方误差为2.11617,且由预测值和真实值对比的条形图发现预测趋势基本准确,可见运用支持向量机对沪深300指数进行预测是可行的。
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