【摘 要】
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股票价格是一个非静态的多变的体系,有很多因素可以对股票价格产生影响,这使得价格的动态变化更加的复杂。因此,如何有效地预测股票的价格,最大程度地规避股市风险,获得丰厚
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股票价格是一个非静态的多变的体系,有很多因素可以对股票价格产生影响,这使得价格的动态变化更加的复杂。因此,如何有效地预测股票的价格,最大程度地规避股市风险,获得丰厚的效益,成为当今国内外学者研究的方向。针对股票价格的动态性及非线性等特点,提出了基于改进遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的支持向量回归机(S upport Vector Regression, SV R)股价预测模型。首先,将选取的股票价格样本进行小波去噪处理,消除股票价格时间序列的噪声,充分保留原信号的有效信息,以达到更高的预测精度。继而,将经过改进GA优化参数的SVR模型对经过去噪处理的数据进行预测及评价。实验结果证明,相对标准的小波-GA-SVR、单一的SVR模型和其他预测模型相比,改进小波-GA-SVR模型具有良好的预测效果,对股票价格的预测研究具有一定的意义。
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