论文部分内容阅读
基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律，利用其对未来数据进行预测。
本文对基于统计学习理论的证券市场预测与风险控制进行了研究。文章分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性，以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点；介绍了实现这一准则的算法—支持向量机；利用支持向量机对上海证券综合指数序列趋势做较准确的多步预测。