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本文在机器学习的基础上,利用支持向量机对股票指数和国债指数的未来收盘价进行回归预测研究。主要研究了基于支持向量回归机模型的资产价格预测,首先为了验证支持向量机模型在解决小样本模型中的优势,利用-SVR模型,径向基核函数对样本数据不同滑窗长度分别进行实验分析,结果表明样本滑窗长度越长,回归的平均绝对误差越大,但是预测方向正确率无明显变化趋势;其次,在选取合适滑窗长度的基础上依次对模型中涉及的数据处理、模型结构选取两个方面进行分析研究,然后对模型参数使用改进的网格法进行优化选择,最终得到更精确的预测模型