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基于支持向量机的股票价格预测研究的开题报告
一、选题的研究背景和意义
随着金融市场的不断发展和股票市场的火爆，股票价格预测成为了金融分析领域的一个热门问题。准确的股票价格预测可以为投资者提供重要的参考，帮助其制定更为合理的投资策略，获得更高的投资收益。
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，具有较高的准确性和泛化能力，在许多领域都有广泛的应用。近年来，支持向量机在股票价格预测方面也取得了一定的进展，但目前还存在着一些问题，例如对于短期预测的准确性较低、数据处理和特征提取等问题。
因此，本研究旨在运用支持向量机算法，结合相关的数据处理和特征提取方法，对股票价格进行预测，进一步提高预测的准确性和可靠性，为投资者提供更为准确的投资参考。
二、研究内容和方法
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1、股票价格预测方法的研究。在支持向量机的基础上，结合数据处理和特征提取等技术，建立股票价格预测模型，并对模型进行优化。
2、数据源的处理。将原始的股票数据进行预处理，包括数据清洗、分析和转换等操作。选择适当的数据源是保证预测模型准确性的重要因素之一。
3、模型的实现和优化。采用Python等编程语言，实现支持向量机算法，并优化模型参数等，提高模型的预测能力。
4、结果分析和总结。对模型进行验证和测试，并对预测结果进行分析，总结本文的研究成果。
本研究的方法主要包括支持向量机算法、数据处理和特征提取等技术。支持向量机是一种基于统计学习的算法，通过选取最优的超平面将不同类别的数据分离开来，具有良好的泛化能力。数据处理和特征提取等技术可以对原始数据进行预处理、降维和特征提取等操作，从而提高模型的预测准确性。
三、预期研究成果
1、建立基于支持向量机的股票价格预测模型，提高股票价格预测的准确性和可靠性。
2、实现基于支持向量机的股票价格预测算法，具有较高的预测能力和泛化性能。
3、提出数据处理和特征提取等方法，对数据进行预处理和特征提取，提高模型的预测准确性。
4、通过实验验证和测试，分析预测结果，总结本文的研究成果。
四、研究进度计划
1、阅读相关文献，了解当前股票价格预测方法的研究进展和存在的问题（1个月）。
2、筛选合适的数据源，并对数据进行处理和特征提取等操作（2个月）。
3、实现支持向量机算法，建立股票价格预测模型，并优化模型参数等（3个月）。
4、进行实验和测试，分析预测结果，总结研究成果（1个月）。
5、撰写毕业论文，准备答辩（2个月）。
五、参考文献
1、ChenC,HuangYF,LiaoHC.Supportvectorregressionwithgeneticalgorithmsinforecastingtourismdemand[J].TourismManagement,2012,33(1):220-231.
2、ChuangCF,ChenCH,WangQH.ForecastingstockindexfuturesusingsupportvectormachineswithFibonacciandwaveletdecomposition[J].JournalofBusinessResearch,2013,66(3):304-312.
3、LinYH,ChiuCC,DuTC,etal.Ahybridwaveletsupportvectormachinemodelforstockpriceforecasting[J].AppliedSoftComputing,2013,13(1):493-502.
4、WangJ,WangL,SuX.Featureselectionandparameteroptimizationofsupportvectormachineforstockpriceforecasting[J].ExpertSystemswithApplications,2012,39(10):9269-9276.