基于移动窗口和动态优化的支持向量回归在指数预测中的应用

• 作者: 叶晓彤 曾黄麟 简清明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 证券投资 移动平均线 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 83-85,101
• 分类号: TP39
• 字数: 3999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.12.025

摘要

证券投资是一种高风险、高收益的理财方式,而对市场运行趋势的良好把握有助于投资者回避风险、把握机会.提出基于移动窗口和边界动态缩放的PSO动态优化的在线支持向量机回归方法,预测沪深300指数的短期走势.模拟实验证明,该方法和传统学习方法相比,在测试的精度和实时性上都有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶晓彤	四川理工学院网管中心	25	49	3.0	5.0
2	曾黄麟	四川理工学院人工智能四川省重点实验室	90	510	12.0	19.0
3	简清明	四川理工学院网管中心	15	78	5.0	8.0