基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究

• 作者: 惠晓峰 李云飞
• 来源期刊: 中国软科学
• 学科: 经济
• 关键词: 价值投资 股票投资价值 支持向量机 人工神经网络 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 理论·方法与案例
• 页码范围: 135-140
• 页数: 6页
• 分类号: F832.5
• 字数: 4804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-9753.2008.01.019

摘要

本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型.首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	惠晓峰	哈尔滨工业大学管理学院	94	1310	19.0	33.0
2	李云飞	哈尔滨工业大学管理学院	5	62	3.0	5.0