基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

F832.5

基金项目:

国家自然科学基金


The Classification Model for Stock Investment Value Based on SVM
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    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。

    Abstract:

    According to the idea of value investment,the classification model of stock investment value was built based on SVM(Support Vector Machines) in this paper.500 A-share stocks was randomly selected as sample firstly,and the financial data which distinct influent the stock investment value was selected to construct the sample feature set.Then the classification model of stock investment value was built based on SVM,the comparison of BP neural network and RBF neural network was proposed in the end.The results showed the classification effect and generalization capability was the best for the SVM.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李云飞,惠晓峰.基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究[J].中国软科学,2008,(1):135-140

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2007-08-30
  • 最后修改日期:2007-11-20
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码