基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数未来5天开盘指数变化趋势和变化空间预测

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基于SVM的上证指数预测研究

基于SVM的上证指数预测研究

掘, 并 对所 得 数据 进 行 噪 音 等 处 理 后 作 为 训 练 指 数 集 , 即
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第1 6 卷 8 驯
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基于 S V M 的 上 证 指 数 预 测 研 究
张 晶 华 , 莫 文 柯 , 甘 宇 健
( 1 . 广西财 经 学院 信 息与统 计 学院 ; 2 . 中国 工商银行 广 西分行 南宁 民族 支行 , 广 西 南宁 5 3 0 0 0 3 )
1 支 持 向 量 机
支 持 向量 机 是 在 利 用 统 计 学 分 析 数 据 时 面 对 有
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研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

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数字图像处理出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-022389-0出版地:北京出版日期:200807页数:3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者:谭文; 王耀南主题词:混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-021258-0出版地:北京出版日期:200805页数:2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现(第2版)丛书题名:自动控制技术应用丛书主要责任者:李国勇主题词:人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者:电子工业出版社ISBN:978-7-121-10147-2出版地:北京出版日期:201001页数:3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者:孙虎儿出版者:国防工业出版社ISBN:978-7-118-06282-3出版地:北京出版日期:200905页数:111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者:钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词:人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-02116-2出版地:北京出版日期:200806页数:289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名:自动控制技术应用丛书主要责任者:李国勇主题词:神经网络; 应用; 模糊控制出版者:电子工业出版社ISBN:978-7-121-07537-7出版地:北京出版日期:200901页数:3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者:王林山主题词:时滞; 递归论; 神经网络出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-020533-9出版地:北京出版日期:200804页数:254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名:普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者:张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词:人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者:机械工业出版社ISBN:978-7-111-23178-3出版地:北京出版日期:200802页数:1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者:黄立宏; 李雪梅主题词:神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-018109-1出版地:北京出版日期:200704页数:3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名:研究生用教材主要责任者:丁士圻; 郭丽华主题词:人工神经元网络出版者:哈尔滨工程大学出版社ISBN:978-7-81133-206-3出版地:哈尔滨出版日期:200803页数:2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名:国家精品课程教材主要责任者:师黎; 陈铁军; 等主题词:智能控制出版者:清华大学出版社ISBN:978-7-302-16157-8出版地:北京出版日期:200904页数:408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名:智能科学技术著作丛书∙主要责任者:钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词:人工神经元网络 ; 研究∙出版者:科学出版社∙ISBN:978-7-03-018325-5∙出版地:北京∙出版日期:200701∙页数:1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用:邵世煌教授论文集∙主要责任者:丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词:人工智能 ; 文集∙出版者:科学出版社∙ISBN:978-7-03-023230-4∙出版地:北京∙出版日期:200902∙页数:573目录15 治学之路,开拓之道117 解析模糊控制理论:模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名:现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者:朱大奇 ; 史慧∙主题词:人工神经元网络∙出版者:科学出版社∙ISBN:7-03-016570-5∙出版地:北京∙出版日期:200603∙页数:218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者:温显斌; 张桦; 张颖等主题词:电子计算机; 计算方法出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-023427-8出版地:北京出版日期:200902页数:189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者:冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者:杨宁 ; 马琳涛∙主题词:人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者:科学出版社∙ISBN:978-7-03-020603-9∙出版地:北京∙出版日期:200801∙页数:272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者:田雨波; 钱鉴主题词:人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者:科学出版社ISBN:978-7-03-021201-6出版地:北京出版日期:200804页数:2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名:智能科学技术著作丛书主要责任者:马义德主题词:神经网络; 理论; 应用出版者:科学出版社ISBN:7-03-016657-4出版地:北京出版日期:200604页数:1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者:韩力群主题词:人工神经元网络; 研究生; 教材出版者:北京邮电大学出版社ISBN:7-5635-1367-1出版地:北京出版日期:200612页数:3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者:冯定主题词:人工神经元网络出版者:科学出版社ISBN:7-03-017734-7出版地:北京出版日期:200609页数:3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者:张代远主题词:人工神经元网络出版者:清华大学出版社ISBN:7-302-13938-5出版地:北京出版日期:200611页数:1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者:田景文; 高美娟主题词:人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者:北京理工大学出版社ISBN:7-5640-0786-9出版地:北京出版日期:200607页数:2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者:程国建主题词:人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者:西安交通大学出版社ISBN:978-7-5605-2979-0出版地:西安出版日期:200810页数:242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名:计算机科学丛书主要责任者:(美)科斯塔尼克其他责任者:叶世伟; 王海娟主题词:突然南宫神经元网络; 计算出版者:机械工业出版社ISBN:978-7-111-20637-8出版地:北京出版日期:200705页数:491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者:阎平凡主题词:人工神经元网络; 计算出版者:清华大学出版社ISBN:7-302-10663-0出版地:北京出版日期:200509页数:639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者:杨行竣; 郑君里主题词:人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者:清华大学出版社ISBN:7-302-05880-6出版地:北京出版日期:200301页数:3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用(第二版)主要责任者:韩力群主题词:人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者:化学工业出版社ISBN:978-7-5025-9523-4出版地:北京出版日期:2000709页数:2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。

基于支持向量机的上证指数回归预测

基于支持向量机的上证指数回归预测

基于支持向量机的上证指数回归预测作者:鲁孝平来源:《卷宗》2018年第01期摘要:针对股市当中证券指数的不确定性随机性和波动性等特点,提出一种基于支持向量机的预测模型对上证指数进行预测,利用SVM建立的回归模型对上证指数每日的开盘数进行拟合。

其结果表明,支持向量机的预测模型具有较高的拟合和预测精度,且支持向量机预测方法计算速度快,准确率高,具有很好的推广应用价值。

关键词:支持向量机;上证指数;回归预测1 引言股票起源于西方,到今天已经有300多年的历史了。

如今股市已经成为国民经济的“晴雨表”。

[1]股票的价格具有很大的不确定性,受政治、经济、投资者心理等诸多因素的影响。

因而股市的走势成为许多人关注的焦点。

近年来在股市预测方面运用的最广的是神经网络,BP神经网络由于它自身的优点如结构相对简单和很强的解决问题能力而成为流行和成功的方法。

然而由于神经网络自身存在的易于陷入局部极小值,隐含层难以确定,训练速度慢,过学习等问题所以也需要进一步改进。

支持向量机是Cortes和Vapnik在1995年首先提出的[2],建立在统计学习理论和VC维理论和结构风险最小的基础上的,它在解决小样本、非线性和高维模式识别中具有独特的优势,还能够有效的克服维数灾难、过学习等问题,并且能够推广应用到函数拟合、实践序列预测等其他机器学习问题中,比起神经网络具有更大的优越性,如能够取得全局最优解,具有更好的泛化能力,结构容易确定等等。

[3][4]2 模型建立利用SVM建立的回归模型对上证指数每日的开盘数进行回归拟合。

假设上证指数每日的开盘数与前一日对的开盘指数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量、交易额相关,即把前一日的开盘指数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量、交易额作为当日开盘指数的自变量,当日的开盘指数为因变量。

3 MATLAB实现选取上证公司在1990-2009年间的交易数据,数据是一个4579*6的double型矩阵,记录的是从1990年开始到2009年期间内4579个交易日每日上证综合指数的各种指标,4579行表示每一天的上证指数的各种指标,6列分别表示当天上证指数的开盘数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、当日交易量、当日交易额。

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法
杨稣;史耀媛;宋恒
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2008(008)012
【摘要】研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.
【总页数】4页(P3171-3174)
【作者】杨稣;史耀媛;宋恒
【作者单位】西安电子科技大学,西安,710075;西北工业大学,西安,710072;西安电子科技大学,西安,710075;海军航空工程学院,烟台,264001
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于微博搜索和SVM的股市时间序列预测研究 [J], 周胜臣;施询之;瞿文婷;石英子;孙韵辰
2.基于SVM的多变量股市时间序列预测研究 [J], 金桃;岳敏;穆进超;宋伟国;何艳珊;陈毅
3.基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型及其应用 [J], 秦永宽;黄声享;
赵卿
4.基于支持向量机的股市时间序列预测算法 [J], 杨稣;史耀媛;宋恒
5.基于改进的小波变换和LS-SVM模型的忙时话务量预测算法 [J], 李江豹;贾振红;覃锡忠;盛磊;陈丽
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利用中国股市历史数据建立上证综合指数的预测模型并进行模型验证与股指预测

利用中国股市历史数据建立上证综合指数的预测模型并进行模型验证与股指预测

利用中国股市历史数据建立上证综合指数的预测模型并进行模型验证与股指预测【摘要】本模型采用svm神经网络算法对2007年的股票形势进行分析、预测及验证,并预测出未来5天的开盘走势,此预测模型的精度达到99%。

并结合小波神经网络对其中特殊的国家政策及经济情况分析拟合,使模型更加符合实际的股指走势。

将两种算法取长补短,在2012年上半年的股指进行分析预测的基础上,对未来可能出现的经济干扰模型进行预估,预测出未来股指走势。

运用gui界面将建立的模型输出,使仿真模型更有操作性,运用此界面,选取不同的干扰模型及年份,预测出更合理的股指走势,预测真实可靠。

【关键词】svm算法;小波神经网络;股指预测;经济干扰模型;gui界面一、简介1.研究的意义及目的21世纪进入信息时代,随着大家生活水平的提高,股票自然而然也成为了一部分人的娱乐方式,甚至有人成为职业炒股。

股票和股票市场对国家企业的经济发展起到了积极的作用,如可以为投资者开拓投资渠道,增强投资的流动性和灵活性等。

但股票价格的形成机制是颇为复杂的,股票价格既受到多种因素,同时股票市场是国民经济的“晴雨表”和“报警器”,其作用不仅被政府所重视,更受到广大投资者的关注。

对股票投资者来说,未来股价变化趋势预测越准确,对利润的获取及风险的规避就越有把握。

因此对股票内在性质及预测的研究,帮助投资者掌握投资的方法,使投资者能更好的预测和分析股市,选择股票进行投资,优化组合投资,降低投资风险,获得最大收益,具有重大的理论意义和诱人的应用前景。

2.股票市场研究现状国内在股票的趋势走向预测中使用了很多数学方法,比如:神经网络、模糊神经网络、数据挖掘技术以及灰色预测等等。

其中有的比较好的方法的准确程度比较高,可是这些建立的模型有的所需要的样本太多,有的对于结果的预测不是非常准确。

另外由于股票中的影响因素非常多,单一的用一种方法很难有非常高的准确度。

以灰色预测方法为例,它只能在近期内的股票的走势作出预测,假如从长远角度来看,它就需要一些适当的改进和完善。

基于SVM的股票指数预测

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。

基于信息粒化的SVM时序回归预测

基于信息粒化的SVM时序回归预测

基于信息粒化的SVM时序回归预测彭勇;陈俞强【摘要】为了提高SVM的学习效率和泛化能力,首先利用一种信息粒化算法对原始数据进行预处理,该算法能将样本空间划分为多个粒(子空间),降低样本规模,节省时间复杂度.然后将模糊粒化后的信息利用SVM进行回归分析,同时利用交叉验证选出最优的分类器调节参数,可降低分类器的复杂性和提高分类器的泛化能力,避免出现过学习和欠学习.最后通过预测上证指数的实验验证了该算法具有优越的特性,能够较为准确的进行时序回归预测.%In order to improve learning efficiency and generalization ability of SVM,firstly,the raw data is preprocessed by using an information granulation algorithm.This algorithm can divide sample space into multiple particles (subspace),reduce the sample size and save the time complexity.And then,the granulated information take SVM to carry on the regression analysis,while take cross validation to select the optimal classifier adjustable parameters,which can reduce the complexity of the classifier and improve the generalization capability of the classifier and avoid Over learning and less learning.Finally,the test results on forecasting the Shanghai Composite Index have proved that the system has a good-performance and make time series regression prediction precisely.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(022)005【总页数】6页(P163-167,206)【关键词】信息粒化;支持向量机;泛化能力;回归预测【作者】彭勇;陈俞强【作者单位】东莞职业技术学院计算机工程系,东莞523808;东莞职业技术学院计算机工程系,东莞523808;广东工业大学自动化学院,广州510006【正文语种】中文支持向量机 (SVM )是由 Vapnik于 20世纪 90年代初提出的一种新的机器学习方法. SVM 算法利用凸二次规划(quadratic programming, QP )、Mercer核、稀疏解和松弛向量等多项技术, 具有结构简单、训练误差低和泛化能力好等优点, 因而被广泛地应用于分类学习问题中. 但是当样本规模较大时, SVM算法在二次寻优过程中需要存储核矩阵和进行大量矩阵运算, 使得运算时间过长.信息粒化(IG, Information Granulation)最早有LotfiA. Zadeh教授提出的, 就是将一个整体分解成一个个的部分进行研究, 每一部分为一个信息粒[1]. Zadeh教授指出: 信息粒就是一些元素的集合, 这些元素由于难以识别、或相似、或接近或某种功能结合在一起. 在这样的理论背景下, 将信息粒化思想引入SVM中, 不仅可以丰富SVM理论, 而且可以推广SVM的应用领域, 本文主要是通过常用的粒划分方法构建粒空间获得一系列信息粒, 然后在每个信息粒上进行学习, 最后通过聚合信息粒上的信息获得最终的SVM决策函数.模糊信息粒就是以模糊集形式表示的信息粒. 用模糊集方法对时间序列进行模糊粒化, 主要分为两个步骤: 划分窗口和模糊化. 划分窗口就是将时间序列分割成若干小子序列, 作为操作窗口; 模糊化则是将产生的每一个窗口进行模糊化, 生成一个个模糊集, 也就是模糊信息粒. 这两种广义模式结合在一起就是模糊信息粒化, 称为f—粒化. 在f—粒化中, 最为关键的是模糊化的过程, 也就是在所给的窗口上建立一个合理地模糊集, 使其能够取代原来窗口中的数据, 表示相关的人们所关心的信息[4]. 将模糊信息粒化方法运用到原始数据预处理中, 在原空间上进行粒度划分, 进而在各个粒上进行 SV 训练, 可以将一个线性不可分问题转化为一系列线性可分问题, 从而获得多个决策函数; 同时, 这一学习机制也使得数据的泛化性能增强, 即可在SVM 的训练中得到间隔更宽的超平面. 也就是说将一个大规模QP问题, 通过粒度划分, 分解为一系列小的QP问题; 同时, 最后实现对原问题的求解.对于给定的时间序列, 考虑单窗口问题, 即把整个时序X看成是一个窗口进行模糊化, 模糊化的任务是在X上建立一个模糊粒子P, 既一个能够合理描述X的模糊概念G(以X为论域的模糊集合), 确定了G也就确定了模糊粒子P:所以模糊化过程的本质就是确定一个函数A的过程, A是模糊概念G的隶属函数, 既. 通常粒化时首先确定模糊概念的基本形式, 然后确定具体的隶属函数A.一般情况下, 模糊粒子P可以代替模糊概念G, 既P可简单描述为:常用的模糊粒子有以下几种基本形式[5]: 三角形, 高斯型, 抛物型. 本文选用三角型模糊粒子, 其隶属函数如下:建立模糊粒子的基本思想主要有: ①模糊粒子能够合理地代表原始数据; ②模糊粒子要有一定的特殊性. 既无论使用那种形式的模糊集来建立模糊粒子, 都要满足上面建立模糊粒子的基本思想. 为了满足上述的两个要求, 找到两者之间的最佳平衡, 可以考虑建立如下关于A的一个函数:其中, MA满足建立模糊粒子的基本思想①, NA满足建立模糊粒子的基本思想②. 当取、时则为满足模糊粒子的基本思想, 只需QA越大越好. MA是模糊集合A的能量值, 表示隶属函数的泛化性; NA表示模糊集合A的语义性度量, supp(A)是模糊集合的支持集.通过最大化指标Q确定细粒度的初始隶属函数参数a,m,b值.由于不同的特征对分类的重要度不同, 所以下一步需要结合分类性能对每个特征的粒化结果分别进行优化处理.设特征模糊粒化后的结果为, mi表示第i个特征包含的隶属函数个数, 并将该结果作为SVM的训练集样本.支持向量机的回归拟合基本思想是寻找一个最优分类面使得所有训练样本离该最优分类面的误差最小[6].不是一般性的, 设含有l个训练样本的训练集样本对为, 其中, 是第i个训练样本的输入列向量, 为对应的输出值.设在高维特征空间中建立的线性回归函数为:其中为非线性映射函数.定义线性不敏感损失函数其中f(x)为回归函数返回的预测值; y为对应的真实值.回归拟合的过程就是解出w, b的过程, 既其中为松弛变量, C为惩罚因子, C越大表示对训练误差大于的样本惩罚越大, 规定了回归函数的误差要求, 越小表示回归函数的误差越小.求解式(8), 并转换为对偶形式:其中, 为核函数.设求式(9)得到的最优解为, 则有其中, Nnsv为支持向量个数.于是, 回归函数为:其中, 只有部分参数不为0, 其对应的样本即为问题中的支持向量.其基本结构如图2所示, 输出是中间节点的线性组合, 每个中间节点对应一个支持向量[7].从上述模型可以看出SVM分类器通过求解式(9)来获得最优分类超平面, 如随着数据规模增大, SVM学习效率迅速下降, 在特定空间泛化能力受到限制. 通过模糊信息粒化方法模型提前对特征空间进行划分, 使其成为为一系列子空间, 求解目标转向为子空间构造SVM分类器. 由此直观上就可降低样本规模, 节省时间复杂度, 更重要的是可降低分类器的复杂性.传统的SVM分类器将整个特征空间用一个连续的分类超平面划分, 而粒度SVM机制将整个特征空间划分为一系列子空间, 目标转向为子空间构造SVM分类器. 如此就可降低样本规模, 节省时间复杂度, 更重要的是可降低分类器的复杂性, 却保证了分类精度, 而且不会发生过学习现象并且提升了分类器的泛化能力. 同时这种学习方法本质上可以并行实现, 从而获得更高的学习效率[8,9]. 其算法流程如下:从算法流程可以看出, 模糊信息粒化主要是对SVM的原始数据进行预处理, 关键在于粒化后的特征空间有效地简化了模糊特征和类别之间的关系, 粒化结果能达到最好的分类性, 从而提高SVM的学习效率.为了验证上述算法的效果本文采取该算法预测上证开盘指数, 首先收集从1991年1月11日到2009年9月12日这段期间的上证指数[10](如图4所示), 预测下5个交易日的变化趋势和变化空间.首先利用模糊粒化模型对原始数据进行信息粒化, 结果如图5所示 . 这里min, M, max分别为模糊粒子的三个参数, 对应的是原始数据变化的最小值、大体平均水平和最大值.由于对min, M, max三个模糊粒子进行回归预测的过程类似, 这里只给出模糊粒子M的运行结果 , 首先将M进行归一化处理, 结果如图6.为了得到比较理想的回归预测效果, 本文采取交叉验证的方法来寻找回归的最佳参数, 交叉验证是用来验证分类器性能的一种统计分析方法, 基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组, 一部分作为训练集, 另一部分作为验证集. 其方法是首先用训练集对分类器进行训练, 再利用验证集测试得到的模型, 以得到的分类准确率作为评价分类器的性能指标. 交叉验证首先进行粗略的寻找, 实验结果见图7, 观察粗略寻找结构后再进行精细选择, 实验结果见图8.得到最佳参数C=256, g=0.02209.利用上述参数进行进行训练和预测, 可以得拟合效果图9和误差可视化图10.为了进一步验证基于信息粒化的SVM模型的优势, 我们同时采取传统SVM模型同样对上证开盘指数进行预测, 但是由于训练样本较大,从而导致训练时间过长和效果不佳, 具体实验结果见图11和图12, 从图12可以看出, 传统SVM在大样本情况下, 训练效果不佳.对max和min也进行回归预测, 得到的结果如下表1:本文将粒度计算思想引入SVM中, 用以改进传统SVM分类器的训练速度极大地受到训练集规模的影响、在特定的空间中泛化能力受到限制、应用领域有待于进一步拓展等缺陷, 对上证指数进行了预测. 通过表1可以看出, 5天内上证指数都在我们的预测范围内, 这说明基于信息粒化的支持向量机回归预测方法有较好的预测效果, 该研究成果不仅可以丰富SVM的理论和方法研究, 同时SVM在非平衡数据处理的成功应用也有望进一步拓展SVM的应用领域.1 郎丛妍,须德,李兵.一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法.电子学报,2007,35(10):2023-2028.2 Zadeh LA. Toward a theory of fuzzy information granula- tion and its centrality in human reasoning and fuzzy logic. Fuzzy Sets and Systems,1997,90(2):111-127.3 Skowron A. Toward intelligent systems: calculi of infor- mation granules. Proc. of International Workshop on Rough Set Theory and Granular Computing (RSTGC-2001), Bulletin of International Rough SetSociety.Japan:[s.n.], 2001.4 修保新,刘忠,张维明,阳东升.基于信息粒化理论的主体间任务分配方法.国防科技大学学报,2007,29(3):71-75.5 侯方国,胡圣武.模糊信息粒化理论在空间信息系统地位的探讨.测绘与空间地理信息,2004,27(3):14-16.6 Chapelle O, Vapnik V, Bousquet O, Mukherjee S. Choosing multiple parameters for support vector machines.Machine Learning,2002,46(1-3).7 Vladimir C, Ma YQ. Practical selection of SVM parameters and noise estimation for SVM regression.Neural Networks, 2004,17(1):113-126.8 Keerthi SS, Lin CJ. Asymptotic behaviors of support vector machines with gaussian kernel. Neural Computation,2003,15 (7):1667-1689.9 Lin HT, Lin CHJ. A study on sigmoid kernels for SVM and the training of non-PSD kernels by SMO-type methods. Taipei: Department of Computer Science and Information Engineering National Tai wan University, 2005. 10 严晓明.基于优化GA属性约简的上证指数预测.福建师范大学学报(自然科学版),2011,27(5):29-33.。

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

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SVM的多变量股市时间序列预测研究

基于SVM的多变量股市时间序列预测研究

基于SVM的多变量股市时间序列预测研究金桃;岳敏;穆进超;宋伟国;何艳珊;陈毅【摘要】目前在股市时间序列预测中,大多数采用单变量时间序列预测算法,导致预测准确度不够高.提出采用基于支持向量机SVM(Support Vector Machines)的多变量股市时间序列预测算法,来提高预测准确度.SVM训练算法中,合适的参数可以使训练模型具有更好泛化能力.交叉验证具有指导参数选择的能力,然而考虑到交叉验证算法效率不高的问题,将其并行化,既达到了参数优选的目的,又避免了传统交叉验证效率低的问题.然后,根据较优参数建立多变量SVM时间序列回归预测模型,进行预测.实验证明,预测平均绝对百分比误差控制在10%以内,并且较之单变量的SVM回归预测有更好的泛化能力.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2010(027)006【总页数】5页(P191-194,209)【关键词】支持向量机;回归;多变量;交叉验证;并行【作者】金桃;岳敏;穆进超;宋伟国;何艳珊;陈毅【作者单位】吉林广播电视大学教学处理工系,吉林,长春,130022;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000【正文语种】中文0 引言随着股票市场的发展,股票时间序列预测开始成为人们研究的热点。

目前对于时间序列预测采用的预测方法主要有自回归模型,滑动平均模型,灰色预测法,神经网络预测法,支持向量机。

支持向量机基于结构风险最小化原则,从理论上保证算法的全局最优;而且,支持向量机用核函数思想,能够解决维数灾难问题,使得计算大大简化。

支持向量机SVM由Vapnik及其研究小组于 1995年提出[1],通过非线性变换将非线性数据转化为某个高维空间中的线性问题,被广泛用于分类、预测和回归,应用于时间序列预测研究有很好的效果。

基于信息粒化的SVM时序回归预测

基于信息粒化的SVM时序回归预测
Ti me S e r i e s Re g r e s s i o n a n d P r e d i c t i o n Ba s e d o n I n f o r ma t i o n Gr a n u l a t i o n a n d S VM
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g o o d - p e r f o m a r nc e nd a ma k e t me i s e ie r s r e g r e s s i o n p r e d i c t i o n p r e c i s e l y  ̄
Ke y wo r d s : i n f o ma r t i o n g r a n u l a t i o n ; S VM; g e n e r a l i z a t i o n a b i l i y; t r e re g s s i o n p r e d i c i t o n
he t c o mp l e x i y t o f he t c l a s s i i f e r nd a mp i r o v e he t g e n e r a l za i t i o n c a p a b i l i y t o f t h e c l ss a i i f e r a 0 . d a v o i d Ov e r l e a r n i n g nd a

基于SVM的股票时间序列的预测研究

基于SVM的股票时间序列的预测研究

基于SVM的股票时间序列的预测研究吕琦【摘要】支持向量机(support vector machine,SVM)是以统计学理论为基础的一种新的模式识别方法,目前已广泛应用于股票价格的预测中。

在股市投资问题的研究中,股价作为时间序列数据是复杂的、非线性的,并且极不稳定。

文章将支持向量机引入到股价预测的建模中,并对效果进行了分析。

%SVM is a new type of machine learning method which was developed,and a new data mining method based on the statistical learning theory.It has been widely used in forecasting the stock price,which has become a hotspot in the international machine learning field.With the traditional timing prediction technique,it is very difficult to open out its inherent rules.In order to improve the pattern analysis of the stock market price based on SVM theory,this paper puts forward a new method using SVM to forecast the stock price.【期刊名称】《吉林工程技术师范学院学报》【年(卷),期】2011(027)007【总页数】2页(P48-49)【关键词】支持向量机;SVM;股票价格预测【作者】吕琦【作者单位】华北水利水电学院管理与经济学院,河南郑州450011【正文语种】中文【中图分类】F830.91股票投资越来越成为人们生活中不可或缺的重要内容,但是股票投资的收益与风险往往是成正比的,即投资收益越高,可能冒的风险越大。

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

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

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

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的上证指数预测研究

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SVM及股价趋势的股票预测方法研究

基于SVM及股价趋势的股票预测方法研究

《基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展,金融行业正在逐步向数字化和智能化转型。

在这个过程中,金融时间序列预测技术作为金融市场分析的关键技术之一,日益受到重视。

为了应对日益复杂的市场变化,各种机器学习算法在金融时间序列分析中得到了广泛的应用。

本文将重点研究基于支持向量机(SVM)的金融时间序列分析预测算法,探讨其原理、应用及优势。

二、支持向量机(SVM)原理支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,主要用于分类和回归问题。

其基本思想是将低维空间的数据映射到高维空间,并在高维空间中寻找能够最大程度划分数据类别的超平面。

对于回归问题,SVM可以通过寻找最佳决策边界进行建模和预测。

三、金融时间序列数据的特点金融时间序列数据是一种典型的非线性数据,具有以下特点:1. 波动性:金融市场的价格波动往往具有明显的波动性,这种波动性对预测模型提出了更高的要求。

2. 随机性:金融市场的变化往往受到多种因素的影响,具有明显的随机性。

3. 长期记忆性:金融市场的历史信息对未来的变化具有一定的影响力。

四、基于SVM的金融时间序列分析预测算法针对金融时间序列数据的特性,本文提出基于SVM的金融时间序列分析预测算法。

该算法主要步骤如下:1. 数据预处理:对原始金融时间序列数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作,以便更好地适应SVM模型。

2. 特征提取:根据金融时间序列数据的特性,提取出能够反映市场变化的关键特征,如移动平均线、相对强弱指数等。

3. 模型训练:将提取的特征输入到SVM模型中进行训练,寻找最佳决策边界。

4. 预测:利用训练好的SVM模型对未来的金融市场进行预测。

五、实验与分析本文采用某股票市场的历史交易数据进行了实验,通过对比SVM与其他机器学习算法在金融时间序列预测上的性能,得出以下结论:1. SVM在金融时间序列预测中具有较好的性能,能够有效地捕捉市场变化的趋势。

基于模糊信息粒化和支持向量机的股票价格回归预测

基于模糊信息粒化和支持向量机的股票价格回归预测

基于模糊信息粒化和支持向量机的股票价格回归预测郑明;李娌芝;官心果;杨柱元【摘要】对股票进行投资时,由于股票数据具有较大的不稳定性,往往大多数时候无法对其进行精确的预测,而对其变化趋势和变化空间进行预测尤为重要,当利用支持向量机对股票数据进行回归预测时,只能得到具体点的预测值,不能预测股票数据短期的变化趋势,因此本文将模糊信息粒化和支持向量机相结合,对股票数据未来5天的变化趋势进行了预测研究,实验表明该方法具有理想的效果.【期刊名称】《云南民族大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(027)006【总页数】8页(P517-524)【关键词】支持向量机;信息粒化;回归预测【作者】郑明;李娌芝;官心果;杨柱元【作者单位】云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650500;云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650500;云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650500;云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TP181;F832.5在中国市场经济高速发展的情况下,对股票进行投资也越来越受到人们的青睐,股票投资已成为许多家庭和个人理财的一种重要方式.而股票市场的一大特点是严重的不稳定性,在对股票进行投资时,有时可以给投资者带来高额的收益,但也有可能在瞬息之间,也会让投资者倾家荡产,因此股票市场具有高收益性和高风险性这两种并存的特性,所以投资者迫切需要对股票价格进行精确的预测分析的相关方法,目前国内外有许多学者对其进行了大量的研究,如孙宗海、杨旭华、孙优贤等提出的基于支持向量机的模糊回归估计[1],彭丽芳、孟志清、姜华等提出的基于时间序列的支持向量机在股票预测中的应用[2],李洋2012年提出了时序数据的信息粒化方法及应用研究[3],张丰旺的基于信息粒化的SVM在证券时间序列分析中的应用[4],郑艳清于2012年将粒子群优化方法对支持向量机进行参数优化,再将其应用到股票的预测中[4]等.而以上预测方法只能得到股票价格的点预测,而对于股票预测来说,大多数投资者还想知道股票价格的未来大致变化区间和涨跌变化.而将数据先用模糊信息粒化进行预处理后,再对粒化的数据进行预测分析,可以对股票数据的大致变化区间进行预测分析,如在2014年张丰旺将基于信息粒化的SVM在对证券时间序列分析进行区间预测分析[5],在2016年孔平等人将基于模糊信息粒化的支持向量机对短期电力负荷数据进行区间预测[6],在2018年伍呈呈等人利用模糊信息粒化与支持向量机对上证50ETF量化择时进行研究[7]等.因此,首先将股票原始数据进行模糊信息粒化预处理,然后再用SVM回归模型对粒化后的数据进行回归预测分析,进而对股票开盘数据未来5天内的变化趋势和变化空间进行预测,为短期股票预测提供一种更可靠的方法.1 模糊信息粒化信息粒化这一概念,最早由L.A.Zadeh教授提出,他认为信息粒这一现象存在于很多领域中,而对于不同的领域,其表现形式也不同.什么是信息粒化?它就是将一个整体分解为一个个小的部分,然后再对分解的部分进行研究,被划分出来的每个部分为一个粒,换句话说,信息粒就是一些相似接近、或者难以区别、或者具备某种功能而结合在一起的元素.信息粒可以表示为如下形式.(1)其中,is表示属于.论域U通常为实数集合R(Rn),x是U中的取值的变量,G是U的凸模糊子集,λ是单位区间的模糊子集.利用模糊集合表示的信息粒就是模糊信息粒,对数据进行模糊粒化时,其主要包括2个步骤:划分窗口和模糊化,而模糊化是最为关键的部分.划分窗口,也就是将时间序列分成若干个小子序列,再将其作为操作窗口;模糊也就是在划分的窗口上,构建一个模糊集代替原来的窗口信息.本文选择W.Pcdrycz的粒化方法,其大致方法如下[8]:①模糊粒子必须有效的代表原始数据;②模糊粒子应该有相应的特殊性.而构建任何形式的模糊粒子,都必须满足上述的2个基本思想.因此,可建立如下函数:(2)当取时,则(3)MA符合建立模糊粒子的基本条件①,NA符合建立模糊粒子的基本条件②,A为模糊集合,MA表示A的能量值,NA表示A的语义性度量,supp(A)是A的支持集.有以下几种常用的模糊粒子:抛物型、高斯型、三角型.本文利用三角形模糊粒子,其表达式如下,其图像如图1所示.(4)对原始数据进行模糊粒化过后,可得到Low、R、Up 3个模糊参数,它们分别代表三角型模糊数a、m、b.2 支持向量回归模型Vapnik最早提出支持向量机(support vector machine,SVM),而它进行回归的基本思想,就是寻找一个最优分类面,使得所有训练样本离该最优分类面的误差总和最小[9].在通常情况下,若设训练集样本对为{(xi,yi),i=1,2,...,l},若训练样本而对应的输出yi∈R.若在新空间中构建的线性回归函数为:f(x)=wφ(x)+b.(5)上式中,φ(x)为所选的支持向量机的非线性映射核函数.为了构造回归支持向量机,必须使用ε不敏感损失函数,其数学表达式如下:L[y,f(x,a)]=L[y-f(x,a)ε].(6)(7)它描述了这样一个ε管道模型,若预测值与观测值之间的偏差小于ε,则损失为0,否则,就将偏差值再减去ε半径.而常用的ε损失函数为线性ε不敏感损失函数,其定义如下:(8)而f(x)是通过对回归函数进行计算得到的预测值,y为原始数据的观测值.回归拟合的过程就是求解未知参数w,b的过程,即:(9)上式中,为松弛变量,C为惩罚因子,C越大则对训练误差大于ε的样本惩罚越大,ε表示回归函数的误差要求,ε越小则表示回归效果越好.对上式进行求解,需转化为其对偶形式,即:(10)上式中,K(xi,xj)=Φ(xi)Φ(xj)为核函数.若对式(9)进行求解,得到的最优解为a=[a1,a2,...,可得:(11)(12)而Nnsv表示支持向量个数.因此,可得到回归函数为:(13)在式(13)中,仅当部分参数不为0时,所对应的样本数据,即为所求的支持向量,如图2所示,每个中间节点对应一个支持向量,其输出是对中间节点进行相关的线性组合.3 基于模糊信息粒化的SVM模型传统的SVM分类器用一个连续的分类超平面对整个特征空间进行划分,但基于模糊粒度SVM模型,将整个特征空间划分为一系列子空间,将目标函数转向在子空间构造SVM分类器.这样就使原样本的规模得到了降低,简化了计算的复杂度,更重要的是降低了分类器的复杂性,同样也保证了误差精度,不会发生过学习现象,以及提升了分类器的泛化能力,而且本质上这种学习算法可以并行实现,而且获得更高的学习效率[10-11].基于模糊信息粒化的SVM股票价格时间序列预测流程如下:①获取需要进行研究的股票时间序列;②对该数据进行模糊信息粒化处理;③对模糊信息粒化的数据,采用交叉验证的方法,然后对SVM进行相应的训练,以及求解最优参数c和g;④用最优c和g建立模糊信息粒化SVM模型,然后对股票时间序列进行回归和预测分析;⑤输出未来5日股票开盘数的变化空间,以及对其变化趋势进行判断.模型流程图如图3所示:4 实证分析本文选择以2016年12月19日到2017年12月15日的股票数据为研究对象,一共有244个数据,其中将2017年12月10日之前的数据作为样本数据,用来对模型进行训练,之后的数据作为测试数据,用来检验该模型,基于时间序列分析的建模思想,假设上证指数每日的开盘数与前一日的开盘数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量之间有关系,因此将第2个到第240个交易日的开盘指数作为因变量,将第一个交易日到第239个人交易日的开盘数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量作为自变量,并对未来5个连续交易日的开盘指数的变化趋势和变化空间进行预测,数据来源于东方财富Choice数据官方网站.其图形如4所示.首先利用 SVM对股票数据从2016年12月19日到2017年12月10日的数据进行回归拟合,利用SVM建模之前,有两个问题需要提前解决,其一,因为股票数据的波动性比较大,需要对原始数据进行归一化,本文将原始数据归一化到区间[1-2],其二,如何选择SVM的核函数,以及如何求出所选取的核函数对应的参数g和误差惩罚因子C.大多数情况下,Gauss径向基核函数都能取得较好的预测效果,则本文选择Gauss径向基核函数,其表达式如下:(14)上式中g为径向基核函数宽带系数.同样大量的研究结果表明,当用交叉验证的方法来寻找核函数的参数g和误差惩罚因子C时,能取得较好的预测结果,因此本文选取交叉验证法对相关参数进行求解,而交叉验证的基本思想是在某种意义下,对原始数据进行分组,分组后的数据一部分作为训练集,一部分作为测试集,该方法首先利用训练集对分类器进行训练,再利用测试集对分类器进行测试,分类器的性能指标用准确率进行评价.首先,交叉验证进行粗略的寻找,其图如5所示,对粗略寻找结构图进行观察后,再进行精细选择,其图如6所示.最终得到最佳参数c=0.353 55,g=0.353 55,以及均方误差mse=0.002,利用这些优化的参数对SVM模型进行训练和预测分析,可以得到对股票样本数据的回归图,其图像如图7所示,再利用训练好的模型对未来5天的股票开盘指数进行预测分析,其图像如8所示.从上面的拟合图和预测图可以看出,SVM对股票的开盘指数进行拟合时,能取得较好的效果,但对未经过模型训练的开盘指数进行预测时,其预测效果有所欠佳.对于股票投资者来说,其预测值的参考价值不大.下面将利用基于模糊粒化的SVM 对股票开盘指数的未来5天的变化趋势和变化空间进行预测,其具体的实现过程如下.首先将原始数据进行窗口划分,本文将连续5个交易日作为一个窗口大小,即将原始数据总长度除以5后,再取整可得到总窗口的数目,在Matlab2014b环境下,进行模糊化处理,针对每个窗口得到3个模糊粒子后的参数Low、R、Up,其结果如5所示,它们分别对应的是原始数据的最小值,平均变化水平以及最大值.接下来对Low、R和Up进行回归预测,由于对Low、R、Up这3个模糊粒子数据进行回归预测的过程类似,这里仅以模糊粒子Up来作详细的说明.而对Up进行回归的过程与上述SVM对样本数据进行回归的过程类似,并且选取同上述一样的SVM模型设计,首先需要对Up模糊粒子数据进行归一化处理,这里将其归一化到[100,500],其图像如图10所示,然后通过交叉验证寻找最优的参数,交叉验证对参数g和c进行粗略的寻找图如11所示,对粗略寻找结构图进行观察后,再进行精细选择,图如12所示.对归一化的Up数据进行K步交叉验证法的参数寻优,其图如下.最终得到最佳参数C=128,g=0.08838,利用上述参数进行训练和预测,可以得到Up的拟合图和误差图.从图13可以清晰的看出,该算法对Up数据的拟合度是比较理想的,粒化数据Up和预测数据Up的图像匹配度也很高.参数Up的均方误差=12.086 1,参数Up的均相关系数=0.988 4,对下5个交易日的开盘指数的变化空间即变化趋势进行预测,即2017年12月11日、12月12日、12月13日、12月14日,12月15日,参数Up下5个交易日的预测值为3 264.2,同样分别对参数Low、R进行上述的实验,结果为:参数Low的均方误差=18.03,参数Low的均相关系数=0.901 95,参数Low下5个交易日的预测值为:3 222,参数R的均方误差=15.341,参数R的均相关系数=0.988 95,参数R下5个交易日的预测值为:3 247.7,股票数据的变化趋势见表1.表1 股票开盘指数的变化趋势日期2017-12-112017-12-122017-12-132017-12-142017-12-15实际数据3290.483320.313278.393302.933287.52将表1中5个交易日的实际数据经过模糊粒化处理后,得到实际变化范围:[Low,R,Up]=[3 223.9,3 250.2,3 260.2],用本文方法得到的预测变化范围:[Low,R,Up]=[3 222,3 247.7,3 264.2]。

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