基于区域标记法的代价敏感支持向量机在股票预测中的研究

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：forsanwang

【摘要】

：

针对传统股票预测中单点标记法的缺陷,提出了区域标记法,区域标记法可以为训练分类器提供更多有用信息,在一定程度上减轻了类别不平衡的问题,也更能满足实际任务的需求.同时,

【作者】

：

秦璐李旭伟

【机构】

：

四川大学计算机学院

【出处】

：

四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年2期

【关键词】

：

区域标记法股票预测支持向量机代价敏感

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61173099)

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针对传统股票预测中单点标记法的缺陷,提出了区域标记法,区域标记法可以为训练分类器提供更多有用信息,在一定程度上减轻了类别不平衡的问题,也更能满足实际任务的需求.同时,构建了一个RCS-Trader模型,该模型使用了代价敏感的支持向量机和FS度量进行优化,相比于传统股票预测方法,RCS-Trader模型的效果更好,投资回报率更高.

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