【摘 要】
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股票价格模型是金融理论分析与实证分析的重要基础,学术界与金融业界对其建模预测一直保持着极大的兴趣,但由于股票价格表现出高噪声性、强非线性、随机分形结构以及长记忆效
【基金项目】
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浙江省教育科学规划2017年度（高校）研究课题（2017SCG052）, 嘉兴学院南湖学院2017年课堂教学改革项目（N414541719）
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股票价格模型是金融理论分析与实证分析的重要基础,学术界与金融业界对其建模预测一直保持着极大的兴趣,但由于股票价格表现出高噪声性、强非线性、随机分形结构以及长记忆效应等特点,需要融合优化算法、统计学习方法与金融学理论对其建模分析。基于传统方法的股票价格过程建模预测结果往往精度不够好,所建立的模型泛化能力较差。基于稀疏贝叶斯极限学习机（SBELM）方法对股票价格进行建模预测,SBELM既能保持传统极限学习机（ELM）算法训练过程简捷的优点,又具有稀疏贝叶斯学习机自动选择隐藏层节点数的优点。利用上证综合指数20
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