基于改进支持向量机的金融指数投资策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1.绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 支持向量机研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 股价预测研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 本文研究思路及方法 | 第13-15页 |
| 2.支持向量机的基础理论 | 第15-24页 |
| 2.1 统计学习理论的基本原理 | 第15-19页 |
| 2.2 支持向量机基本原理 | 第19-22页 |
| 2.3 支持向量机核函数 | 第22-23页 |
| 2.4 LIBSVM简介 | 第23-24页 |
| 3.基于支持向量机的金融指数预测 | 第24-33页 |
| 3.1 模型建立 | 第24-25页 |
| 3.2 样本选取 | 第25-27页 |
| 3.3 数据预处理 | 第27-28页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第28-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4.基于改进支持向量机的投资策略 | 第33-46页 |
| 4.1 信息粒化 | 第33-34页 |
| 4.2 模糊信息粒化模型选择 | 第34-35页 |
| 4.3 改进支持向量机模型建立 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第36-42页 |
| 4.5 投资策略及实证 | 第42-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 5.总结与展望 | 第46-49页 |
| 5.1 全文研究总结 | 第46-47页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
