SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测
基于SVM的股票趋势预测
基于SVM的股票趋势预测股票市场是一个非常复杂的环境，股票走势的不确定性以及市场波动的频繁性都会让投资者感到困惑和不安。
因此，通过对股票的趋势进行预测已成为投资者们最关注的问题之一。
针对这一问题，SVM算法作为一种强大的分类器，被广泛应用于股票趋势预测的研究与应用中。
SVM是一种非常常用的机器学习算法，它是在计算机科学中广泛应用的一种分类算法。
它的核心思想就是通过计算出数据点之间的距离，把数据映射到高维空间中，从而实现对数据进行分类。
在股票市场中，SVM算法可以通过对市场中的各种情况进行分类，判断出当前股票走势的趋势。
通过对历史数据的学习和分析，SVM能够对未来的股价变化做出较为精确的预测。
需要指出的是，SVM算法并不能百分之百地预测股票走势的趋势，但它可以在一定程度上分析出基本面因素和技术面因素对股票价格变化的影响。
因此，SVM算法具有较高的准确率和可靠性，成为股票趋势预测中应用最为广泛的算法之一。
为了提高股票价格的预测准确率，研究人员在应用SVM算法进行股票趋势预测的过程中，经常会考虑到如何综合利用多种技术指标。
例如，可以结合MACD 指标、KDJ指标、RSI指标等多个技术指标对股票走势进行分析，进而预测股票的涨跌情况。
通过对不同的技术指标进行组合，可以更全面深入地分析市场情况，从而提高预测的准确率。
除了综合利用多个技术指标进行股票趋势预测外，SVM算法还可以通过自适应学习的方法来提高预测的准确率。
自适应学习是一种通用的学习方式，它能够在每一次的学习中调整参数，以保持算法的动态性，更好地适应时变的市场环境，从而提高预测的准确率。
当然，对于SVM算法而言，选择正确的核函数也是至关重要的。
一般来说，常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
不同的核函数对于不同的股票市场和股票品种会有不同的适应性，因此，选择正确的核函数也是提高股票趋势预测准确率的关键所在。
综上所述，基于SVM的股票趋势预测具有很强的应用前景。
回归预测分析神经网络
%%S V M神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测%% 清空环境变量function chapter14tic;close all;clear;clc;format compact;%% 数据的提取和预处理% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load ;% 提取数据[m,n] = size(sh);ts = sh(2:m,1);tsx = sh(1:m-1,:);% 画出原始上证指数的每日开盘数figure;plot(ts,'LineWidth',2);title(,'FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;% 数据预处理,将原始数据进行归一化ts = ts';tsx = tsx';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对ts进行归一化[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像figure;plot(TS,'LineWidth',2);title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12);grid on;% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TS = TS';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对tsx进行归一化[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TSX = TSX';%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g% 首先进行粗略选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8);% 打印粗略选择结果disp('打印粗略选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,,,;% 打印精细选择结果disp('打印精细选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str);%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p '];model = svmtrain(TS,TSX,cmd);%% SVM网络回归预测[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);predict = predict';% 打印回归结果str = sprintf( '均方误差 MSE = %g 相关系数 R = %g%%',mse(2),mse(3)*100);disp(str);%% 结果分析figure;hold on;plot(ts,'-o');plot(predict,'r-^');legend('原始数据','回归预测数据');hold off;title('原始数据和回归预测数据对比','FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('开盘数','FontSize',12);grid on;figure;error = predict - ts';plot(error,'rd');title('误差图(predicted data - original data)','FontSize',12);xlabel(,'FontSize',12);ylabel('误差量','FontSize',12);grid on;figure;error = (predict - ts')./ts';plot(error,'rd');title('相对误差图(predicted data - original data)/original data','FontSize',12); xlabel(,'FontSize',12);ylabel('相对误差量','FontSize',12);grid on;snapnow;toc;%% 子函数function [mse,bestc,bestg] =SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)%SVMcg cross validation by faruto%% about the parameters of SVMcgif nargin < 10msestep = ;endif nargin < 8cstep = ;gstep = ;endif nargin < 7v = 5;endif nargin < 5gmax = 8;gmin = -8;endif nargin < 3cmax = 8;cmin = -8;end% X:c Y:g cg:acc[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);[m,n] = size(X);cg = zeros(m,n);eps = 10^(-4);bestc = 0;bestg = 0;mse = Inf;basenum = 2;for i = 1:mfor j = 1:ncmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3 -p '];cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);if cg(i,j) < msemse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endif abs( cg(i,j)-mse )<=eps && bestc > basenum^X(i,j)mse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endendend% to draw the acc with different c & g[cg,ps] = mapminmax(cg,0,1);figure;[C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:;clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(等高线图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);grid on;figure;meshc(X,Y,cg);% mesh(X,Y,cg);% surf(X,Y,cg);axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]);xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);zlabel('MSE','FontSize',12);firstline = 'SVR参数选择结果图(3D视图)[GridSearchMethod]'; secondline = ['Best c=',num2str(bestc),' g=',num2str(bestg), ...' CVmse=',num2str(mse)];title({firstline;secondline},'Fontsize',12);。
基于SVM模型的股票预测分析
基于SVM模型的股票预测分析在金融领域中，股票预测一直是一个被广泛关注的话题。
股票市场的不确定性和波动性给投资者带来不小的风险，因此能够准确预测股票走势的模型显得尤为重要。
机器学习中的支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)模型是一种常用的分类器，适用于股票市场中的预测分析。
本文将介绍基于SVM模型的股票预测分析方法。
一、SVM模型的原理SVM模型是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。
SVM通过构造最大间隔超平面，将不同类别的数据分割开来，从而实现分类的目的。
同时，SVM还能够处理高维数据和非线性数据，通过核函数将数据映射到高维空间进行分类。
其核心思想是：在n维空间中找到一个超平面，将不同类别的数据分开并使得超平面到两类数据的最近点的距离最大化。
这些最近点被称为支持向量，SVM模型的学习过程主要就是寻找到这些支持向量。
在分类任务中，对于新的样本点，通过与超平面的位置关系来判定其所属类别。
二、数据预处理在进行SVM模型的训练前，需要对原始数据进行一些预处理。
一方面，原始数据可能存在异常值、缺失值等问题。
这些问题需要通过数据清洗和预处理来进行解决；另一方面，原始数据格式可能不适合SVM模型的训练，需要进行特征选择和数据重构，以便更好地反映股票市场的特征。
常用的数据预处理方法包括标准化、归一化、主成分分析(PCA)等，可以根据具体情况选择合适的方法进行处理。
通过数据预处理，能够提高SVM模型的训练效果，从而更好地进行股票预测分析。
三、SVM模型的参数调优SVM模型的另一个重要问题是参数的选择。
SVM模型中的参数包括核函数、正则化系数和核函数参数等。
不同的参数选择对SVM模型的预测结果会产生很大的影响，因此需要进行参数的调优来提高模型的性能。
常见的参数调优方法包括交叉验证和网格搜索等。
通过交叉验证，可以分割训练集和测试集，从而评估SVM模型的性能，并确定最佳参数。
网格搜索则是通过对参数取值的组合，进行模型的训练和评估，最终选择出最佳参数组合。
神经网络模型预测股票指数研究
神经网络模型预测股票指数研究股票指数是衡量股票市场走势的重要指标，对于投资者具有重要的参考意义。
然而，股票市场变化的不确定性及复杂性，使得准确预测股票指数成为投资者普遍面临的挑战。
近年来，随着神经网络技术的迅速发展，越来越多的学者开始尝试利用神经网络模型来进行股票指数预测研究。
一、神经网络模型概述神经网络是一种以模拟人脑神经元之间的相互作用为基础，具有自我学习和自适应能力的计算模型。
它通过对输入进行反复处理，不断优化隐藏层和输出层之间的权值和偏置，从而达到实现复杂非线性映射的目的。
神经网络能够处理大量数据，并利用内部学习规律和历史数据进行复杂预测，因此被广泛应用于股票等金融预测领域。
二、神经网络模型在股票指数预测中的应用神经网络模型在股票指数预测中常常被用来预测股票指数的未来走势和趋势，帮助投资者进行正确的投资决策。
神经网络模型可以利用历史数据来预测未来股市的发展，以及将财经新闻、政策变化等因素纳入预测模型中，以更加精准、全面地预测股票指数走势。
三、神经网络模型预测股票指数的难点神经网络模型预测股票指数面临的主要难点在于数据量和数据的不确定性。
股票市场变化的不确定性很大，而且受到很多影响因素的影响，其中有很多因素是难以被量化的。
这就导致了神经网络模型在处理股票指数预测时难以直接利用历史数据进行预测。
另外，神经网络模型的质量和效果还受到模型结构、网络拓扑和参数设置的影响，因此需要不断地改进和优化来提高预测效果。
四、神经网络模型预测股票指数的优点与传统的统计学方法相比，神经网络模型具有以下优点：1. 能够自动学习和适应模型的变化；2. 可以自动发现数据之间的关联性和规律；3. 模型具有自增长、自动优化、自我学习等特点，被认为具有更好的预测能力；4. 神经网络模型预测方法不需要对数据做任何假设，具有更强的灵活性。
五、神经网络模型预测股票指数的实例分析以某股票指数为例，可以将历史数据分为训练集和验证集，训练集用于拟合神经网络模型，验证集用于验证模型的预测能力。
基于SVM的股票预测算法研究
基于SVM的股票预测算法研究一、引言随着机器学习技术的快速发展，在股票预测领域中越来越受到关注。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种优秀的机器学习方法，被广泛应用于股票预测分析中。
本文将介绍基于SVM的股票预测算法的研究。
首先，介绍SVM的原理；然后，探讨如何使用SVM进行股票预测；最后，针对实验结果进行分析，探究该算法的优缺点。
二、SVM原理SVM是一种基于统计学习理论的二分类模型。
其基本思想是将样本空间映射到高维空间，使得在高维空间中寻找最优分离超平面。
当新的数据点被映射到高维空间时，根据其位置关系可以进行分类预测。
SVM的核心是支持向量（Support Vector），即离超平面最近的一些训练样本点。
这些样本点决定了分类超平面的位置和形态。
因此，SVM训练的目标就是找到这些最近的训练样本点，并较好地区分分类。
三、基于SVM的股票预测在使用SVM进行股票预测时，需要首先准备好数据集。
常用的数据集包括股票历史数据、公司财务报告等信息。
具体实现上，首先需要对股票历史价格等数据进行特征提取，如最大值、最小值、平均值、标准差、收盘价等。
然后根据这些特征进行训练，得到一个SVM模型。
最后，将新的股票数据点输入此模型，便可以得到对应的预测结果。
需要注意的是，SVM算法对数据的分布形式非常敏感，因此需要对数据进行归一化处理，使其符合SVM的输入数据要求。
此外，在训练SVM模型时，也要注意选择适合的核函数，如线性核函数、多项式核函数、径向基函数等。
四、实验结果与分析为了验证基于SVM的股票预测算法的有效性，本文选取某家上市公司的股票数据作为训练集，共包含1000个数据点。
其中前800个数据点用于模型训练，后200个数据点用于测试。
在训练过程中，使用线性核函数，并对数据进行了归一化处理。
得到的模型准确率为85%，以200个测试数据为基础，共有170个股票数据点被正确预测。
基于SVM的股票指数预测
基于SVM的股票指数预测邹存利;张蕾;王玥;丛琳【摘要】随着中国经济的飞速发展,越来越多的人加入到股市这个大家庭中来。
由于股票市场具有高噪声、不确定等特性,使得股票的价格预测极为困难。
而较为准确的预测股票价格,有利于人们的投资。
本文选用国泰君安大智慧软件中2007年1月4日至2017年12月29日的沪深300指数中2676个交易日数据作为原始分析数据,通过建立支持向量机模型和ARMA模型进行分析并做出短期预测。
实验结果:采用支持向量机模型的预测数据与实际数据的拟合度较高,相对误差控制在4%左右;说明支持向量机模型可以对股票市场做出更准确的价格预测,可以为沪深股票市场股票价格走势的研究提供一些借鉴。
【期刊名称】《计算机科学与应用》【年(卷),期】2018(008)004【总页数】8页(P421-428)【关键词】沪深300指数;支持向量机;ARMA模型;股票预测;数据归一化【作者】邹存利;张蕾;王玥;丛琳【作者单位】[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言股票市场瞬息万变，风险很高，而对股票指数的预测可以为我们从整体上把握股市的变动提供有效的信息。
沪深300指数是沪深证交所联合发布，以流动性和规模作为两大选样的根本标准，是一个能反映A股市场价格整体走势的指标。
所以对于沪深指数的预测具有十分重要的意义。
基于支持向量机的优良性能，考虑将其应用于股市指数的预测[5]。
支持向量机于1995年由Cortes和Vapnik等人正式发表，由于其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮。
Vapnik等人从六、七十年代开始致力于此方面研究，直到九十年代才使抽象的理论转化为通用的学习算法，其中核技巧才真正成为机器学习的通用基本技术。
基于SVM方法的股票市场预测研究
基于SVM方法的股票市场预测研究股票市场涨跌的不确定性已经成为了投资人最关心的问题之一。
假如能够提前预测出股票市场的走势，那么就可以帮助投资人更好地制定投资策略，减少投资风险，增加投资收益。
在现代科技的发展下，预测股票市场的方法有很多种，其中一种比较常用的方法是基于机器学习算法的预测方法。
本文将介绍一种基于SVM方法的股票市场预测研究。
1、股票市场预测概述股票市场预测一直是投资人的难题。
传统的预测方法有技术分析法、基本分析法和市场心理学等。
但是这些预测方法常常受到各种因素的影响，如政治局势、经济形势等等。
目前，基于机器学习的方法应用于股票市场预测成为了一个新的研究热点。
机器学习是研究如何让计算机通过经验不断提高性能的学科。
在股票市场预测中，机器学习算法可以通过建立数学模型来分析股票市场的历史数据，以获取市场趋势并进行预测。
机器学习算法的灵活性和准确性，使得它成为股票市场预测的一个有效工具。
2、SVM的基本原理支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法。
它最初是由Vladimir N. Vapnik和Alexey Ya. Chervonenkis在1963年提出的。
SVM的基本思想是在高维空间中找到最优的超平面，从而实现数据的分类。
SVM算法具有很好的准确性和泛化能力，并且能够有效的避免过拟合现象。
在SVM算法中，数据点被表示为向量的形式，这些向量被加入到一个特征空间中。
特征空间的维度被称为特征数量，通常情况下，特征数量比数据点的数量多得多。
在特征空间中，SVM算法构建一个n维超平面，使得两侧的数据点能够分别归类到不同的类别中。
这个过程可以看作是在将数据点投影到低维空间中，尽可能的让不同的数据类别之间有最大的分割距离。
3、SVM在股票市场预测中的应用SVM算法是一种通用的机器学习算法，适用于多种领域。
在股票市场预测中，SVM算法也被大量研究和应用。
通过对历史股票数据的分析，我们可以得到一个股票价格的趋势，并以此为训练集。
基于支持向量机的上证指数开盘指数预测
基于支持向量机的上证指数开盘指数预测作者：周易来源：《软件》2011年第05期摘要：支持向量机在模式分类、回归分析等领域应用的过程中，其性能依赖于参数的选取，而参数往往是随机给定的或凭测试经验给定。
针对这一情况，对影响模型分类、回归能力的相关参数进行了研究，采用交叉验证的思想对其中重要的两个参数(误差惩罚参数和高斯核参数)进行了优化，并成功的应用于上证指数开盘指数的预测，达到了很好的效果。
关键词：支持向量机；交叉验证；参数优化；上证指数中图分类号：TP 文献标志码：APrediction of Opened Index in Shanghai Composite IndexBased on Support Vector MachinesZhou Yi(Computer Science, South-Central University for Nationalities, Wuhan, Hubei 430074)Abstract: In the application of pattern classification, regression analysis and other fields, the performance of Support Vector Machine always depends on the parameter selection, and often given by random or experience. In response to this situation, the relevant parameters which affect the model of classification, regression ability had been studied, using Cross-Validation, two of the best important parameters (error penalty parameter and Gaussian kernel parameter ) is optimized, which can successfully used in the prediction of opened index in Shanghai Composite Index and achieve good results.Key words: Support Vector Machine; Cross Validation; parameter optimization; Shanghai Composite Index0 引言支持向量机(Support Vector Machine, SVM)由Vapnik于20 世纪90年代提出，可以解决小样本情况下的机器学习问题、高维问题、非线性问题、可以提高泛化性能、避免神经网络结构选择和局部极小点问题，在理论研究和算法实现方面都取得了突破性进展，开始成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段[1]。
基于SVM算法的股票价格波动预测研究
基于SVM算法的股票价格波动预测研究股市是一个高度复杂的系统，在其中，不同的指标、数据对于股票价格的波动也起到了至关重要的作用。
在这个基础上，很多实践者都尝试通过数学模型，来对股票价格的波动进行预测。
而SVM算法就是其中的代表之一。
SVM（支持向量机）算法是在20世纪90年代诞生的，它是一种基于统计学习理论的分类算法。
在机器学习的范畴内，它拥有着出色的表现，近年来也被应用于股票价格波动预测中。
在股票价格波动预测中，SVM算法不同于传统的多元回归分析，它首先需要收集一些标记好的数据集，以便进行训练模型的操作。
这些标记好的数据集分为正样本与负样本，正样本往往代表着市场上涨的情况，而负样本则代表着市场下跌的情况。
通过将正样本和负样本进行分类，并生成一个决策函数，来反映不同波动情境下股票价格的走势，以及给出相应的投资建议。
具体来说，在SVM算法中，决策函数是通过对样本数据进行线性或非线性变换得到的。
对于线性决策函数而言，其形式可以表示为：f(x) = wTx + b其中，w是n维的权值向量，x也是一个n维的向量，b是偏移值。
我们需要在样本集中通过支持向量来确定w和b的值。
对于非线性决策函数而言，通常会使用核函数来代替内积运算，以解决样本数据间的非线性关系。
常用的核函数包括：线性核函数、多项式核函数、径向基函数等。
在SVM算法中，通过确定决策函数的参数，来寻找一条最优的分割线，以区分正负样本，进而对新的股票价格数据进行判断。
可以使用期望损失函数来衡量选择的分割线是否最优，最终构建出分类模型。
但是SVM算法在使用时还需要注意以下这些问题。
首先，在选择机器学习算法时，需要充分考虑到样本集的特点、样本数据的数量和数据间的关系等方面。
其次，在获取样本数据时，需要尽可能多地收集市场变化数据，以提高模型的预测准确率。
再次，在选择合适的核函数的时候需要充分考虑数据之间的差异，并进行不断调试，以提高模型的预测能力和稳定性。
基于SVM的股票价格预测研究与应用
基于SVM的股票价格预测研究与应用随着股票市场的发展和竞争的加剧，人们寻求更加准确的股票价格预测方法来帮助投资决策。
传统的股票价格预测方法主要是基于技术分析和基本分析，但是这些方法往往只能提供股票价格的大致趋势，对于精确的股票价格预测来说，远远不够。
近年来，一些人工智能算法应用于股票价格预测成为了研究热点，其中支持向量机(SVM)是一种常用算法。
SVM是一种二分类算法，可以将不同类别的数据分割到不同的空间中，使得不同类别的数据尽量分开。
在实际应用中，可以将SVM 应用于股票价格预测，利用历史股票价格数据作为训练集，建立SVM模型进行预测，从而帮助投资者做出更加科学的投资决策。
一、 SVM算法原理SVM是支持向量机的缩写，是一种利用统计学习理论从训练数据中学习得出的二分类模型。
支持向量机模型的基本思想是，假设存在一个超平面可以将不同类别的数据分割开来，使得同一类别的数据尽量聚集在一起。
超平面是一个n-1维的空间，其中n是数据的特征数量。
在二维空间中，超平面可以看作是一个直线，对于超过二维的数据，超平面可以看作是一个面或者曲面。
SVM模型可以表示为以下形式：$y=f(\boldsymbol{x})=\text{sgn} (\boldsymbol{w} \cdot \boldsymbol{x}+b)$其中$\boldsymbol{x}$是n维特征向量，$y$是样本的分类结果，$\text{sgn}$是符号函数。
$\boldsymbol{w}$是超平面的法向量，$b$是偏置项。
SVM的主要目标是最大化分类器的间隔，使得分类器对噪声和误差具有更强的鲁棒性。
在实际应用中，可以选择不同的核函数来处理高维数据，从而获得更好的分类效果。
二、 SVM在股票价格预测中的应用股票价格预测一直是一项困难的任务。
传统的基于技术分析和基本分析的方法只能提供价格的大致趋势，无法进行精确的预测。
由于股票价格受到多种因素的影响，如公司财务状况、国家政策、行业竞争等，因此需要更加复杂的模型来进行预测。
基于SVM算法的股票趋势预测算法优化研究
基于SVM算法的股票趋势预测算法优化研究随着人工智能技术的不断发展，股票趋势预测算法也逐渐成为了人们关注的焦点之一。
而支持向量机(SVM)作为一种非常有效的机器学习算法，在股票趋势预测中也有着广泛的应用。
本文将围绕基于SVM算法的股票趋势预测算法优化展开论述。
一、SVM算法简介支持向量机(SVM)是一种通过在高维空间中进行分类和回归分析的监督学习算法。
它具有较强的泛化能力和优秀的分类效果，尤其是在高维空间下具有很大的优势。
SVM算法的本质是通过寻找最优的超平面来完成分类任务，即在给定的样本中寻找一个超平面，使得离它最近的样本点到该平面的距离最大化，从而实现分类目的。
同时，SVM算法还具有较好的抗噪声能力和有效的数据自适应策略。
二、基于SVM算法的股票趋势预测股票市场变化异常快速，在一个交易日内可能会发生多次波动。
如果能够准确地预测股票的趋势，对于投资者来说无疑是十分重要的，这也正是基于SVM算法的股票趋势预测研究的重要意义所在。
基于SVM算法的股票趋势预测通常包括三个步骤：数据预处理、特征提取和SVM建模。
首先是数据预处理，股票趋势预测的数据源通常是历史交易数据，因此首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、数据标准化等操作，以保证数据的可信度和准确性。
其次是特征提取，这是基于SVM算法的股票趋势预测中最为关键的一步。
对于股票趋势预测而言，特征向量的选择是十分重要的，因为不同的特征向量会影响模型的性能和预测结果。
目前，常用的特征包括技术分析指标、基本面指标等。
最后是建模，SVM算法的建模需要选择合适的核函数和参数，以达到最好的预测效果。
在建模过程中，还需要考虑到过拟合和欠拟合等问题，选择合适的惩罚系数和核函数类型可以有效避免模型出现这些问题。
三、基于SVM算法的股票趋势预测算法优化研究虽然基于SVM算法的股票趋势预测具有一定的优势，但是目前仍然存在一些问题。
例如，传统的SVM算法对离群值比较敏感，在面对股票市场多变的情况时容易出现失调。
基于SVM的股票涨跌预测研究
基于SVM的股票涨跌预测研究股票市场一直是金融行业最受瞩目的领域之一。
在股票市场中，每天总有无数支股票在不断涨跌，而对于投资者来说，如何准确地预测一支股票的涨跌，成为了非常重要的问题。
本文将以SVM为基础，探究一下如何对股票进行涨跌预测。
一、SVM简介SVM是一个非常常用的分类算法，它的基本思想是将非线性可分的两类数据通过一个核函数映射到高维空间中，然后在高维空间中构建一个最大间隔的超平面来完成分类工作。
由于SVM算法具有很好的泛化性能，因此被广泛应用于数据挖掘、模式识别以及金融领域的建模等领域。
二、数据准备股票数据通常以每一天的开盘价、收盘价、最高价、最低价以及当日成交量等指标来表征。
在本文中，我们将会选取上证指数的历史数据来进行涨跌预测，并使用Python进行数据预处理。
需要注意的是，我们需要将股票数据转换成一组有标签的二分类信息，其中标签1代表涨，标签-1代表跌。
而这个过程涉及到一个标准，通常的标准是选择当天收盘价与前一天收盘价比较，当天收盘价大于前一天收盘价则标记为1，当天收盘价小于前一天收盘价则标记为-1。
代码实现如下：```pythonimport pandas as pd# 读取数据df = pd.read_csv('sh.csv')# 按日期排序df.sort_values('date', inplace=True)# 将收盘价位置向后移动一位df['prior_closing_price'] = df['closing_price'].shift(1)# 计算涨跌标签df['label'] = df.apply(lambda row: 1 ifrow['closing_price'] >row['prior_closing_price'] else -1, axis=1)```三、特征工程特征工程是机器学习的重要组成部分之一，它是指将原始的特征数据转换成一组更有意义、更可解释的特征数据的过程。
基于SVM模型的股票价格预测研究
基于SVM模型的股票价格预测研究随着社会的发展和经济的进步，投资已成为很多人的一种重要的资产配置方式。
而股票投资是一种风险高、收益高的投资方式，因此，如何准确地预测股票价格，已经成为投资者和市场参与者普遍关心的问题。
在这方面，机器学习和统计学已经成为研究股票价格预测的热点之一。
其中，基于 SVM 模型的股票价格预测引起了广泛的关注。
SVM 模型是一种基于统计学习和机器学习的预测模型。
它是一种非概率的二元分类模型，可以将多维空间的数据映射到高维空间中，从而更好地进行分类和预测。
SVM 模型的核心思想是在样本空间中构造最优的分类超平面，将不同类别的数据点分隔开来。
在股票价格预测中，SVM 模型可以将历史股票价格数据作为样本，通过学习样本数据，构建一个能够准确预测股票未来价格的模型。
一般而言，可以将股票价格预测的问题划分成两个方向：一是使用技术分析，另一个是使用基本面分析。
技术分析是指通过绘制股票价格图表和使用技术指标来预测股票价格的走势。
技术指标是从股票市场的交易数据中提取得到的一种特殊数据，如 KDJ 指标、MACD 指标等，它可以反映市场交易的趋势、力量和价格的震荡程度。
基于 SVM 模型的技术分析预测方法，是将历史价格和技术指标作为特征输入到 SVM 模型中进行学习和预测。
通过 SVM 模型学习历史股票数据，找到最优的分类超平面，可以很好地预测未来价格走势。
基本面分析是指通过了解股票发行公司的资产负债情况、财务运营情况、行业竞争状况等基本面因素，来预测股票未来的价格趋势和市场表现。
基于 SVM 模型的基本面分析预测方法，是将历史价格和基本面因素作为特征输入到 SVM 模型中进行学习和预测。
通过 SVM 模型学习历史股票数据和基本面因素，可以找到最优的分类超平面，从而预测未来价格走势。
在使用 SVM 模型进行股票价格预测时，我们需要考虑以下几个方面。
一是数据预处理。
SVM 模型对数据的敏感性较高，因此在输入数据之前，需要对数据进行预处理，包括数据归一化、去除异常值、缺失值处理等，以保证SVM 模型具有更好的预测性能。
量化研究丨支持向量机（SVM）的应用之预测指数涨跌
量化研究丨支持向量机（SVM）的应用之预测指数涨跌支持向量机是一种经典的机器学习算法，在神经网络和深度学习没有兴起时，是一种应用非常广泛的机器学习方法。
本文尝试将指数的技术指标作为SVM的训练数据，预测沪深300指数的收盘价涨跌。
NO.1基本概念SVM是一个二元算法，目的是将数据分为两类。
该模型起源于感知机模型，在感知机模型中，当划分二维数据时尝试画一条直线将数据二分，并且使所有点都离该直线远。
然而，原本距离该直线就比较远的点已经区分的很成功了，可以不考虑在内，SVM模型的原理在于尝试寻找一条直线使靠近该直线的所有点的距离和最大。
当样本空间为多维空间时，我们尝试寻找一个超平面将所有的点分为两类，使得靠近该平面的所有点的距离和最大。
然而在有些时候，在原始空间中不存在对应的直线或者超平面能够正确划分已存在的点，这种时候就需要将原始的空间映射到一个高维空间中。
NO.2重要组成部分1、核函数将样本从原始空间映射到高维空间的函数。
核函数的选择对SVM 模型分类的结果影响很大，如果选择了合适的核函数则结果表现会比较好。
常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核和sigmoid核。
这里推荐使用高斯核（RBF）。
如上图所示深色的为训练集数据浅色的为测试集数据。
右下角的数字为该模型在测试集上的正确率，这里分别使用了线性核、高斯核、多项式核还有sigmoid核。
可以明显看出在数据分布成环形（第二行）时高斯核表现较好，其他模型表现较差。
2、正则化常数C为防止过拟合，引入软间隔的概念。
即允许SVM在一些样本上出错（允许某些样本不满足约束）。
优化目标写为。
当C值无穷大时，要求所有样本都满足约束条件。
当C值取有限值时，允许部分样本不满足约束条件。
上图是在高斯核下修改不同的C值得到的分类图，可以看出C太小或者太大都不好。
一般采取网格法试出最合适的C值。
3、Gamma值。
核函数的系数，Gamma较小时分类边界类似线性边界，Gamma 较大时会造成过拟合现象。
基于SVM的上证指数预测研究
基于SVM的上证指数预测研究作者：张晶华莫文柯甘宇健来源：《软件导刊》2017年第08期摘要：国家政策或市场经济导向等变动会对整个上证指数产生影响，为了寻找上证指数变化规律，提出基于支持向量机的预测算法。
算法首先利用数据挖掘技术在某网站上挖掘相关的上证价格数据，并取一部分上证数据作为支持向量机的训练指数样本，得到支持向量机的训练指数集，然后在训练指数集上利用支持向量机，从而得到上证指数分类的超平面指数函数以及相关的上证指数样本集，最后对所得的上证指数分3个模型进行预测研究，得到下一个开盘日的上证指数变动预测数据。
实验结果表明，预测2天后的上证指数趋势只需要前3天的数据作为自变量输入即可，且所得预测值与实际数值的误差率较低。
关键词：上证指数；SVM；数据挖掘；股票预测DOIDOI：10.11907/rjdk.171351中图分类号：TP319文献标识码：A 文章编号文章编号：1672-7800（2017）008-0156-040 引言影响上证指数变化的因素诸多，比如企业交易、市场经济、国家政策导向、居民消费能力、国际交易信息、人民币汇率变化等，都会直接或间接地对上证指数变动产生影响。
上述因素之间存在着彼此交叉影响，能够对上证指数进行有效预测，这对金融投资者、金融行业，乃至整个股票市场具有重要指导意义和实用价值。
目前，利用支持向量机对股票进行研究的文献不多。
文献[1]利用回归预测法对股票进行了短期预测，取得了初步成果，但利用回归预测方法要求的变量多且难确定，所得预测效果不理想。
文献[2]利用时间序列预测法对股票进行短期预测，也取得了一定的效果，但文献[2]并没有对股票变化的规律进行深入研究。
文献[3]和文献[4]虽然利用SVM对股票进行了研究，但只是简单拿一些数据用SVM方法进行计算，并没有进一步研究用什么样的数据进行预测得到的效果最好。
本文在文献[3]和文献[4]的基础上，利用SVM方法，通过对比不同时期的上证指数，并对下一个开盘日上证指数的变化值进行预测。
基于神经网络的国内股市价格预测研究
基于神经网络的国内股市价格预测研究一、引言神经网络是一种重要的人工智能领域技术，它模拟人脑神经元的工作机制，可以用来处理有复杂结构和模式的数据。
在金融领域中，神经网络被广泛用于预测股市走势，因其可以学习历史股价的模式，从而预测未来股价。
本文将基于神经网络的国内股市价格预测进行研究，旨在探究神经网络的应用，提高预测股市价格的准确性和稳定性，为投资者提供有价值的参考信息。
二、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它由许多简单处理单元（神经元）组成，每个神经元接收多个输入信号，对这些信号进行处理后生成输出信号。
神经元之间通过连接构成了网络，每个连接上有一个权重，网络的输出是由各个神经元输出的综合而成。
神经网络的学习过程包括前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播过程是将输入数据通过网络，生成输出结果的过程。
反向传播过程是根据网络的输出与实际值之间的误差来调整权重，以使误差最小化。
神经网络训练完成后，可以用来对新的数据进行预测。
三、神经网络在股市价格预测中的应用神经网络可以用于对股票价格进行预测。
下面将介绍神经网络在股市价格预测中的具体应用过程。
1. 数据准备首先需要收集历史股票数据，包括股票价格、交易量等信息。
这些数据需要进行清理和预处理，如去除非交易日数据、处理缺失值等。
然后需要对数据进行标准化处理，将所有数据映射到同一区间内，以避免不同尺度的差异对结果造成影响。
2. 网络结构设计神经网络的结构可以有多种选择，如多层感知机（MLP）、自编码器（Autoencoder）等。
在股市价格预测中，一般选择MLP结构，它包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层是股票历史数据，隐藏层的神经元数目不定，一般根据经验调整，输出层是预测结果。
3. 神经网络训练神经网络的训练可以采用多种算法，如误差反向传播算法（BP）、小批量梯度下降算法等。
在训练过程中，需要设置一系列的超参数，如学习率、迭代次数、批量大小等，以达到模型最优化。
基于SVM的股票预测算法研究
基于SVM的股票预测算法研究由于股票市场的复杂性，股票预测一直是金融研究领域的重点和难点问题之一。
目前常见的股票预测方法包括技术分析、基本面分析、事件分析、机器学习等等。
机器学习在股票预测领域中备受关注，因为它能够通过历史数据学习股票趋势和规律，提供基于数据的预测结果，让预测更加客观和准确。
其中，支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，已经被广泛运用于股票预测领域，得到了不错的预测结果。
一、SVM原理简介SVM是一种二分类模型，其基本思想是通过寻找最优的超平面来将数据划分为两类。
在二维空间中，超平面是一个一维直线，将其推广到高维空间中，超平面可以理解为一个$d-1$维的$d$维超平面，将数据点划分为两类。
SVM 在寻找超平面时，会有多个超平面满足分类的要求，此时，更优的超平面应该是距离最近的点到超平面的距离最大，即粗略地说，SVM 通过选择最可能具有最小泛化误差的决策边界，使其具有最大边际，从而实现对数据的分类。
二、SVM在股票预测中的应用1. 数据预处理在使用SVM 进行股票预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据的归一化、降噪、特征提取等。
股票市场中的数据量庞大，而且受到许多不确定因素的影响，还带有噪声信号。
因此，为了提高预测的准确性和稳定性，必须进行数据预处理。
2. 特征提取SVM 是一种以特征为基础的机器学习算法，因此在进行股票预测时，必须对股票的特征进行提取。
其中，股票的历史价格、成交量、市盈率、市净率、每股收益等因素都可以作为特征进行提取。
在股票预测的过程中，特征的选择和提取对预测结果的准确性有着至关重要的作用。
3. 模型训练在SVM 模型训练时，需要先选定核函数，并确定正类和负类。
在股票预测中，正类可以是股票涨幅大于零，负类可以是股票涨幅小于等于零。
训练时，采用交叉验证方法，将数据集分为训练集和测试集，训练 SVM 模型，调整模型参数，从而得到最优的 SVM 模型。
4. 预测结果SVM 在股票预测中的应用，最终的预测结果需要用到机器学习模型，通过对最终的判决结果进行分析，来对后续投资进行指导和参考。
SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测
SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测该案例作者申明：1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。
2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。
3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。
4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。
5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。
6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。
7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。
Contents●清空环境变量●数据的提取和预处理●选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g●利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练●SVM网络回归预测●结果分析●子函数 SVMcgForRegress.m清空环境变量function chapter14tic;close all;clear;clc;format compact;数据的提取和预处理% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat;% 提取数据[m,n] = size(sh);ts = sh(2:m,1);tsx = sh(1:m-1,:);% 画出原始上证指数的每日开盘数figure;plot(ts,'LineWidth',2);title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);grid on;% print -dtiff -r600 original;% 数据预处理,将原始数据进行归一化ts = ts';tsx = tsx';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对ts进行归一化[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像figure;plot(TS,'LineWidth',2);title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);grid on;% print -dtiff -r600 scale;% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TS = TS';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对tsx进行归一化[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TSX = TSX';选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g% 首先进行粗略选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8);% 打印粗略选择结果disp('打印粗略选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g', bestmse,bestc,bestg);disp(str);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.05);% 打印精细选择结果disp('打印精细选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g', bestmse,bestc,bestg);disp(str);打印粗略选择结果Best Cross Validation MSE = 0.000961388 Best c = 0.25 Best g = 2打印精细选择结果Best Cross Validation MSE = 0.000961388 Best c = 0.25 Best g = 2利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01']; model = svmtrain(TS,TSX,cmd);SVM网络回归预测[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);predict = predict';% 打印回归结果str = sprintf( '均方误差 MSE = %g 相关系数 R = %g%%',mse(2),mse(3)*100); disp(str);Mean squared error = 2.35705e-005 (regression)Squared correlation coefficient = 0.999195 (regression)均方误差 MSE = 2.35705e-005 相关系数 R = 99.9195%结果分析figure;hold on;plot(ts,'o-','LineWidth',1);plot(predict,'r*-','LineWidth',1);legend('原始数据','回归预测数据');hold off;grid on;print -dtiff-r600result;figure;error = predict - ts';plot(error,'r*');title('误差(predicted data - original data)','FontSize',12);grid on;% print -dtiff -r600 resulterror;snapnow;toc;Elapsed time is 110.417548 seconds.子函数 SVMcgForRegress.mfunction [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax, v,cstep,gstep,msestep)% SVMcgForClass% 输入:% train_label:训练集标签(待回归的变量).要求与libsvm工具箱中要求一致.% train:训练集(因变量).要求与libsvm工具箱中要求一致.% cmin:惩罚参数c的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 c_min = 2^(cmin).默认为 -5% cmax:惩罚参数c的变化范围的最大值(取以2为底的对数后),即 c_max = 2^(cmax).默认为 5% gmin:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmin).默认为 -5% gmax:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmax).默认为 5% v:cross validation的参数,即给测试集分为几部分进行cross validation.默认为 3% cstep:参数c步进的大小.默认为 1% gstep:参数g步进的大小.默认为 1% msestep:最后显示MSE图时的步进大小.默认为 0.1% 输出:% mse:Cross Validation 过程中的最低的均方误差% bestc:最佳的参数c% bestg:最佳的参数g% about the parameters of SVMcgForRegressif nargin < 10msestep = 0.1;endif nargin < 7v = 3;cstep = 1;gstep = 1;endif nargin < 6v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;endif nargin < 5v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;gmin = -5;endif nargin < 4v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;gmin = -5;cmax = 5;endif nargin < 3v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;gmin = -5;cmax = 5;cmin = -5;end% X:c Y:g cg:mse[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);[m,n] = size(X);cg = zeros(m,n);% record accuracy with different c & g,and find the best mse with the smallest c bestc = 0;bestg = 0;mse = 10^10;basenum = 2;for i = 1:mfor j = 1:ncmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g ',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3'];cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);if cg(i,j) < msemse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endif ( cg(i,j) == mse && bestc > basenum^X(i,j) )mse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endendend% draw the accuracy with different c & g[cg,ps] = mapminmax(cg,0,1);figure;subplot(1,2,1);[C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:0.5);clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);title('参数选择结果图(等高线图)','FontSize',12);grid on;subplot(1,2,2);meshc(X,Y,cg);% mesh(X,Y,cg);% surf(X,Y,cg);axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]);xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);zlabel('MSE','FontSize',12);title('参数选择结果图(3D视图)','FontSize',12);% filename = ['c',num2str(bestc),'g',num2str(bestg),num2str(msestep),'.tif']; % print('-dtiff','-r600',filename);版权所有：Matlab中文论坛Published with MATLAB® 7.9。
基于INFO-SVM回归的股指预测优化研究
基于INFO-SVM回归的股指预测优化研究
王迪迪;项凯标
【期刊名称】《中国物价》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】股票指数的有效预测为从整体上观测股市的变化提供强有力的信息,对于指导股票交易具有重要意义。
本文利用向量加权平均算法优化支持向量机的回归参数c和g,提出了INFO-SVM回归模型。
利用该模型对近五年沪市股票开盘指数进行回归预测分析并对模糊信息粒化后的开盘指数进行变化趋势和变化空间预测,通过实际检验可以看到该方法是可行的且结果可靠的。
因此,该算法对于指导投资者进行正确投资、降低投资风险、助力金融领域发展有着较高的参考价值。
【总页数】5页(P25-29)
【作者】王迪迪;项凯标
【作者单位】贵州大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F83
【相关文献】
1.基于优化广义回归神经网络的碟式太阳能温度预测研究
2.基于岭回归优化算法的船舶航速与油耗预测研究
3.基于蜻蜓算法优化随机森林回归的粮食产量预测研究
4.基于优化支持向量回归的混凝土抗压强度预测研究
5.基于改进灰狼优化支持向量回归的网络云亚健康预测研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
股票价格预测的基于SVM方法的模型研究
股票价格预测的基于SVM方法的模型研究股票是现代社会中比较重要的一类金融衍生品，有着广泛的投资价值。
股票的价格涨跌对个人和企业带来的影响极大，因此股票价格预测一直是一个非常热门的领域。
目前，随着计算机技术的不断发展，机器学习在股票价格预测中也发挥着越来越大的作用。
本文将介绍一种基于SVM方法的股票价格预测模型，并对模型进行实验验证。
SVM方法SVM是一种基于统计学习理论的二分类模型，具有很好的泛化能力和较高的精度。
对于非线性问题，SVM方法和核函数结合有着很好的解决方案。
SVM的优化目标是在特征空间中找到一个最大边际超平面，使得空间中的不同类别点能够被区分开来。
所谓的边际是指距离超平面最近的样本点到该平面的距离。
股票价格预测模型股票价格预测模型本质上是一个监督学习的问题。
提取特征是股票价格预测模型的重要基础。
关于股票特征的提取，有很多研究成果。
例如，基于技术指标的特征提取，如移动平均线和相对强弱指数等；基于公司基本面数据的特征提取，如市盈率和市净率等。
这些特征都可以用于SVM模型中。
在本文的实验中，使用了8个技术指标和10个基本面数据，共18个特征。
该数据集由1971年到2016年的股票数据构成。
每个数据点的特征和标签是股票在某个时间段内的表现和归档信息。
数据集被分为训练集和测试集，其中训练集占总数据的70%，测试集占30%。
训练模型训练模型的过程分为特征提取、模型训练和模型优化三个步骤。
提取股票数据的特征之后，将数据集按照7:3的比例分成训练集和测试集。
使用SVM进行模型训练，得到训练集的预测标签。
然后使用测试集进行测试，得到模型的预测精度。
模型的优化包括调整核函数的参数和调整惩罚因子的值。
核函数的参数对模型的性能影响很大，如果参数设置不正确，可能会导致模型的效果不佳。
对于惩罚因子，我们可以通过交叉验证来确定其最优值。
实验结果在本实验中，我们选择了Sigmoid核函数，并用交叉验证确定了参数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测该案例作者申明：1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。
2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。
3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。
4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。
5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。
6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。
7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。
Contents●清空环境变量●数据的提取和预处理●选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g●利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练●SVM网络回归预测●结果分析●子函数 SVMcgForRegress.m清空环境变量function chapter14tic;close all;clear;clc;format compact;数据的提取和预处理% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter14_sh.mat;% 提取数据[m,n] = size(sh);ts = sh(2:m,1);tsx = sh(1:m-1,:);% 画出原始上证指数的每日开盘数figure;plot(ts,'LineWidth',2);title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);grid on;% print -dtiff -r600 original;% 数据预处理,将原始数据进行归一化ts = ts';tsx = tsx';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对ts进行归一化[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像figure;plot(TS,'LineWidth',2);title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);grid on;% print -dtiff -r600 scale;% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TS = TS';% mapminmax为matlab自带的映射函数% 对tsx进行归一化[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求TSX = TSX';选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g% 首先进行粗略选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-8,8,-8,8);% 打印粗略选择结果disp('打印粗略选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g', bestmse,bestc,bestg);disp(str);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择:[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-4,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.05);% 打印精细选择结果disp('打印精细选择结果');str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g', bestmse,bestc,bestg);disp(str);打印粗略选择结果Best Cross Validation MSE = 0.000961388 Best c = 0.25 Best g = 2打印精细选择结果Best Cross Validation MSE = 0.000961388 Best c = 0.25 Best g = 2利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01']; model = svmtrain(TS,TSX,cmd);SVM网络回归预测[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);predict = predict';% 打印回归结果str = sprintf( '均方误差 MSE = %g 相关系数 R = %g%%',mse(2),mse(3)*100); disp(str);Mean squared error = 2.35705e-005 (regression)Squared correlation coefficient = 0.999195 (regression)均方误差 MSE = 2.35705e-005 相关系数 R = 99.9195%结果分析figure;hold on;plot(ts,'o-','LineWidth',1);plot(predict,'r*-','LineWidth',1);legend('原始数据','回归预测数据');hold off;grid on;print -dtiff-r600result;figure;error = predict - ts';plot(error,'r*');title('误差(predicted data - original data)','FontSize',12);grid on;% print -dtiff -r600 resulterror;snapnow;toc;Elapsed time is 110.417548 seconds.子函数 SVMcgForRegress.mfunction [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax, v,cstep,gstep,msestep)% SVMcgForClass% 输入:% train_label:训练集标签(待回归的变量).要求与libsvm工具箱中要求一致.% train:训练集(因变量).要求与libsvm工具箱中要求一致.% cmin:惩罚参数c的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 c_min = 2^(cmin).默认为 -5% cmax:惩罚参数c的变化范围的最大值(取以2为底的对数后),即 c_max = 2^(cmax).默认为 5% gmin:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmin).默认为 -5% gmax:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmax).默认为 5% v:cross validation的参数,即给测试集分为几部分进行cross validation.默认为 3% cstep:参数c步进的大小.默认为 1% gstep:参数g步进的大小.默认为 1% msestep:最后显示MSE图时的步进大小.默认为 0.1% 输出:% mse:Cross Validation 过程中的最低的均方误差% bestc:最佳的参数c% bestg:最佳的参数g% about the parameters of SVMcgForRegressif nargin < 10msestep = 0.1;endif nargin < 7v = 3;cstep = 1;gstep = 1;endif nargin < 6v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;endif nargin < 5v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;gmin = -5;endif nargin < 4v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;gmin = -5;cmax = 5;endif nargin < 3v = 3;cstep = 1;gstep = 1;gmax = 5;gmin = -5;cmax = 5;cmin = -5;end% X:c Y:g cg:mse[X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);[m,n] = size(X);cg = zeros(m,n);% record accuracy with different c & g,and find the best mse with the smallest c bestc = 0;bestg = 0;mse = 10^10;basenum = 2;for i = 1:mfor j = 1:ncmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g ',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3'];cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);if cg(i,j) < msemse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endif ( cg(i,j) == mse && bestc > basenum^X(i,j) )mse = cg(i,j);bestc = basenum^X(i,j);bestg = basenum^Y(i,j);endendend% draw the accuracy with different c & g[cg,ps] = mapminmax(cg,0,1);figure;subplot(1,2,1);[C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:0.5);clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);title('参数选择结果图(等高线图)','FontSize',12);grid on;subplot(1,2,2);meshc(X,Y,cg);% mesh(X,Y,cg);% surf(X,Y,cg);axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]);xlabel('log2c','FontSize',12);ylabel('log2g','FontSize',12);zlabel('MSE','FontSize',12);title('参数选择结果图(3D视图)','FontSize',12);% filename = ['c',num2str(bestc),'g',num2str(bestg),num2str(msestep),'.tif']; % print('-dtiff','-r600',filename);版权所有：Matlab中文论坛Published with MATLAB® 7.9。