【摘 要】
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随着经济飞速发展,人民生活水平逐渐提升,股票成为了许多投资者的的重要理财方式,股市还能吸引投资,对国家和个人都十分重要。但股市风险高波动大,能否分析掌握股票的波动规律并有效预测股票的走向就显得意义重大。本文介绍了一种新的变量选择方法EnMuSP,并结合支持向量机构建了股票走势预测模型,用中国石油股票的历史数据做实证分析:最初收集了36个待选自变量,在数据的预处理阶段剔除掉了5个与股票涨跌无关的变量
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随着经济飞速发展,人民生活水平逐渐提升,股票成为了许多投资者的的重要理财方式,股市还能吸引投资,对国家和个人都十分重要。但股市风险高波动大,能否分析掌握股票的波动规律并有效预测股票的走向就显得意义重大。本文介绍了一种新的变量选择方法EnMuSP,并结合支持向量机构建了股票走势预测模型,用中国石油股票的历史数据做实证分析:最初收集了36个待选自变量,在数据的预处理阶段剔除掉了5个与股票涨跌无关的变量,对保留下来的自变量进行了标准化处理。建立预测模型前先用Lasso、Adaptive Lasso和EnMuSP做了变量选择,Lasso保留了20个变量,Adaptive Lasso保留了6个变量,EnMuSP保留了3个变量。然后使用3种方法选取的自变量分别建立支持向量机分类模型,并算出准确率、精确率和召回率。对比发现EnMuSPSVM模型在训练集数据上预测效果最差,但在测试集中表现最优,精确率达到了80%,从模型可解释性和预测性能看都是EnMuSP-SVM模型的表现最好。最后为了验证EnMuSP-SVM模型的推广性,用它预测了实证样本外的股票数据:中国石化和中国神华,结果显示EnMuSP-SVM模型在预测这两支股票走势时精确率都达到最高,并且保留的变量个数也很少,有较强的解释性。总的来说,EnMuSP-SVM模型的泛化能力很好,能很好地预测训练样本之外的数据,适合预测股票的未来走势,对投资决策能提供相对可靠的建议。
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