支持向量机在股票价格短期预测中的应用

SVM采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维灾数”,并且结构参数从样本学习中自动确定,克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能力。将此方法应用于股票价格的短期预测,取得良好的实验结果,而基于支持向量机的股票价格短期预测模型对股市研究也有着重要的参考价值。