基于支持向量機的股市預測和交易策略研究

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摘要：股市數(shù)據(jù)是一個有復雜規(guī)律的時間序列數(shù)據(jù)，采用機器學習方法來提高股市趨勢預測的準確性是一個長期的探索。文章基于支持向量機理論，通過實驗分析比較，優(yōu)化參數(shù)提高預測準確率，模擬歷史交易，完善股市交易策略提高投資收益。提出以股價移動平均值代替股價個值作為輸入向量，通過優(yōu)化參數(shù)組合（向量長度、觀察期長度、移動均值滑動長度） ，模型預測準確率顯著提升至83%以上，最高可達98.77%。（剩余5923字）