基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的股票數(shù)據(jù)研究_第1頁
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1、重慶理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的股票數(shù)據(jù)研究姓名：文成申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：韓逢慶20110601ABSTRACTIIABSTRACTThestockhasbeendevelopingfmethan400years.Thechangeinthestockmarketreflectthenameofeconomicdevelopmentthroughoutthecountrysituationtheop

2、erationsofthestockcompany.Thestockmarketistheentiresocialeconomy“barometer““alarm“.Researchofthechangesofstockmarketdatainthenextfewdaysisveryimptantfthemajityofinvests.Thestockdataresearcherscanbedividedintothreecategie

3、s.Thefirstclassofscholarsappliestechnicalanalysismethodstostudythebehaviofthemarketinthepastpresenttopredictageneraltrendofthefuturestockmarketfuturestockprice.Thesecondclassofscholarsappliestimeseriesmethodstopredictsto

4、ckmarketmovements.Thethirdclassofscholarsappliesmachinelearningmethodstoestablishsomerelatedlearningmodelstostudythestockdata.ByintroducingcurrentresearchonthepredictionofstockmachinelearningstatisticallearningtheySVM(Su

5、pptVectMachines)chaotictimeserieswavelettheythisstudybuiltthepredictionmodelbasedonthesetheiesthepredictionmodelcewasthelearningmethodsofSVM.SVMisbasedonthestatisticallearningthey.Ithasasimplestructureisgoodatsolvingthes

6、mallsamplenonlinearproblemscanavoidthephenomenonof“dimensiondisaster““overlearning“.Thispaperhascompletedthemajwkasfollows:Firstlythepredictionmodelwasbuiltbasedonthemethodsofsupptvectmachineschaotictimeseries.Specifical

7、lyaccdingtothemethodofphasespacereconstructionthestockdatawaschangedintotimeseriesdatathistimeseriesdatacanbefurtherdividedintothetrainingdatathetestingdata.ThenapredictionmodelwasbuiltbasedonSVM.Secondlygeicalgithmwasus

8、edtosearchtheoptimalparameters.ThesearchingoftheparametersofSVMdirectlyaffectsthequalityofpredictionmodel.Asgeicalgithmhastheexcellentabilityofsolvingtheproblemsofnonlinearoptimizationinmultidimensionalspaceapplicationof

9、parametersobtainedfromgeicalgithmcangetbetterpredictionresultinthispaper.Thirdlywavelettransfmwasappliedtochangethestockdataintohighfrequencydatalowfrequencydatathenthepredictionresultsofhighfrequencydatalowfrequencydata

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