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论文总结了一种现今的高频金融时间序列数据预测手段,这种方法是将预处理采集到的数据通过决策树抽取不同特征的高频金融时间序列,建立基于支持向量机的高频金融时间序列预测模型,预测高频金融时间序列。数据显示,该方法使预测效率提高,同时也很精准。
探讨基于支持向量机的高频金融时间序列预测
【摘 要】
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论文总结了一种现今的高频金融时间序列数据预测手段,这种方法是将预处理采集到的数据通过决策树抽取不同特征的高频金融时间序列,建立基于支持向量机的高频金融时间序列预测
【机 构】
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广西大学行健文理学院
【出 处】
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中小企业管理与科技(中旬刊)
【发表日期】
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2019年35期
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目2018KY0785;广西大学行健文理学院科研基金Y 2018ZKT01(Y 2019ZKQ 04);广西大学行健文理学院概率论与数理统计课程建设
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