【摘 要】
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证券价格变动的方向、幅度和时间是构建投资策略的基础,而分析以及预测证券价格涨跌是证券投资分析的主要研究内容。由于沪深300指数涵盖了沪、深两地市值高、流动性强的300只股票,所以其价格变动主要受到系统性风险的影响,相较于价格变动受系统性风险、非系统性风险双重影响的个股股票,沪深300指数的涨跌变动比较容易预测;另一方面,股指价格的变动能为金融市场参与者提供有效的投资信息,所以研究将建立沪深300指
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证券价格变动的方向、幅度和时间是构建投资策略的基础,而分析以及预测证券价格涨跌是证券投资分析的主要研究内容。由于沪深300指数涵盖了沪、深两地市值高、流动性强的300只股票,所以其价格变动主要受到系统性风险的影响,相较于价格变动受系统性风险、非系统性风险双重影响的个股股票,沪深300指数的涨跌变动比较容易预测;另一方面,股指价格的变动能为金融市场参与者提供有效的投资信息,所以研究将建立沪深300指数涨跌的预测模型。而SVM(Support Vector Machines,SVM)作为一种新兴的机器学习方法,在处理线性不可分的金融数据时可以有效避免过度拟合、“维数灾难”等问题,加之其算法学习性能较强,在股价预测方面有比较大的优势,所以研究将使用SVM算法来进行沪深300指数涨跌预测模型的构建。本文使用SVM的分类原理,同时结合决策树以及随机森林算法中的分叉原理,建立沪深300指数的三分类预测模型,即在判断沪深300指数变动的方向的基础之上,还对其变动的幅度进行相应判别。在细节方面,对初始特征进行归一化处理,将大值特征与小值特征放在同一个量级上,这不仅可以为特征筛选打好基础,还能够缩小模型的参数范围,提高模型的分类准确率以及训练速度;研究使用决策树ID3算法对初始特征进行筛选,即对23个初始特征进行重要性排序,筛选出的易于分类的特征向量;为了提高预测模型的准确性,在研究过程中对核函数进行筛选,使用5折交叉验证以及网格搜索进行参数寻优,使用效果最好的核函数和参数来构建最终的预测模型。最后,根据模型预测结果构建量化投资策略,从实战的角度来检验预测模型的效果。
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