基于网络舆情支持向量机的股票价格预测研究

发布时间：2017-11-21 17:27

  本文关键词：基于网络舆情支持向量机的股票价格预测研究

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【摘要】：提出一种基于网络舆情和股票技术指标数据的支持向量机回归模型(NPOSVM),提高了股票价格的预测精度.模型首先将抓取的微博、股吧等股评观点分为正面和负面两类,计算正面观点所占的比例作为网络舆情,然后对网络舆情和股票技术指标数据作主成分分析,最后对保留的主成分运用支持向量机回归建模预测.实证分析国药股份(SH600511),仿真结果表明网络舆情与股票价格之间的相关系数为0.76;基于股票技术指标数据的支持向量机回归模型(TI-SVM)预测平均相对误差为1.29%、趋势准确率为57.14%,而NPO-SVM预测平均相对误差为0.66%、趋势准确率为71.43%.于是证明,NPO-SVM模型显著地提高了预测精度,是一种有效的预测股票价格的模型.
【作者单位】： 南京信息工程大学数学与统计学院;黑龙江科技大学理学院;
【基金】：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521479) 国家自然科学基金(60973157)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言证券市场具有高收益特性的同时也具有高风险性,若投资者能较准确地预测未来证券的价格,则可适当调整策略减小风险,从而获得较大的经济利益.然而证券市场金融时间序列具有噪声大、非平稳性和混沌性等特征,这就给股票的建模预测带来极大的困难许多研究表明支持向量机(Suppo

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本文编号：1211732