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基于小波核支持向量机回归的期货价格预测  
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【英文篇名】 Futures Price Prediction Based on Wavelet Kernel Support Vector Machine Regression
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 张怡超; 伍长春; 林倩雨; 韩林洁;
【英文作者】 Zhang Yichao; Wu Changchun; Lin Qianyu; Han Linjie; College of Mathematics; Physics and Information Engineering; Jiaxing University;
【作者单位】 嘉兴学院数理与信息工程学院;
【文献出处】 嘉兴学院学报 , Journal of Jiaxing University, 编辑部邮箱 2016年 06期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 支持向量机回归; 小波核函数; 期货; 预测;
【英文关键词】 support vector machine regression; Wavelet Kernel Function; futures; prediction;
【摘要】 针对影响期货价格的因素多且呈高度非线性的特点,尝试利用小波核支持向量机回归(WSVR)来预测期货价格。选取了上海期货交易所2015年部分期货的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交金额、持仓量这些指标数据,利用核校准等技术进行了自定义参数的计算和调优,并通过对实际数据的训练与验证,得到了良好的预测效果.
【英文摘要】 This paper uses the wavelet kernel support vector machine regression( W-SVR) to predict the futures price since the factors affecting the futures price are various and nonlinear. Such index data of the futures from the Shanghai Futures Exchange are selected as the opening price,highest and lowest prices,closing price,volume,turnover and inventories to predict the futures prices in the support of using nuclear alignment techniques to calculate and optimize self-defined parameters and practicing and verifying...
【基金】 嘉兴学院SRT科研项目(851715033)
【更新日期】 2016-12-06
【分类号】 F724.5;TP18
【正文快照】 0引言基于数据的机器学习是现代人工智能技术中的一个重要研究内容和方向,其实现方法大致可分为三类:统计估计方法、非线性方法和支持向量机方法.期货价格是一个十分复杂的系统,影响其变化的因素非常多,且呈现高度的非线性,故普通的回归方法可能难以很好地处理这样的问题,而小?

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