基于价值投资的PCA-SVM股票选择模型研究

• 作者: 惠晓峰 李云飞 龚冬生
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 股票 价值投资 模式识别 支持向量机 主成分分析
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 经济与管理
• 页码范围: 125-131
• 页数: 7页
• 分类号: F830
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-649X.2009.03.028

摘要

为了顺应股市价值回归趋势和引导理性投资,在价值投资理论指导下,采用PCA-SVM方法建立了基于价值投资的股票选择模型.根据股票的价值特征集,采用主成分分析方法实现对股票价值特征的提取.采用多组不同的训练样本对支持向量机进行训练,并对训练成功的支持向量机进行样本内和样本外测试.利用该股票选择模型对上证180指数的成分股票进行识别.结果证明PCA-SVM股票选择模型具有良好的选股能力.

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	龚冬生	西安工程大学管理学院	6	45	2.0	6.0
3	李云飞	西安工程大学管理学院	7	83	5.0	7.0