基于支持向量机的股票价格预测研究

摘要

在股市投资测试问题的研究中,股价是一种高度不稳定、复杂且难以预测的时间序列数据,传统预测方法都是基于线性模型,忽略了股价的非线性特征,导致预测精度不高.为解决股价预测过程中的精度不高的难题,提出支持向量机引入到股价预测的建模中.首先采用支持向量机非线性扩展样本对时间序列模型定阶,并利用前向浮动特征筛选法选择特征,建立基于支持向量机的股市预测系统模型,对股价进行仿真实验.仿真结果表明,支持向量机模型比神经网络和CAR模型有较高的预测精度,证明适用于股市预测等非线性问题的预测,且有较高的精确度和应用价值.