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基于支持向量机的股票价格预测的开题报告
一、选题背景及意义
近年来，随着金融市场的快速发展和信息技术的广泛应用，在股票市场的实际交易中，股票价格预测已成为了投资者们所关注的热点问题。股票价格的波动与市场的情况息息相关，对于投资者和股票市场的参与者来说，精准地预测股票的价格，可以帮助他们在股票市场中获取更多的利益和收益。因此，基于支持向量机的股票价格预测技术成为了一个备受关注的研究方向。
支持向量机（SVM）是非线性分类的一种有效方法，已经被广泛地应用在数据挖掘、分类、回归、预测等许多领域。它具有较强的泛化能力，能够处理高维数据，避免了传统方法中产生的过拟合和欠拟合问题。此外，相较于神经网络模型，支持向量机模型具有简单的求解方法和优秀的运行效率，适用于大规模数据集的处理。
因此，本文将探究基于支持向量机的股票价格预测技术，对于股票市场的参与者，可以提供一种有效的预测方法。
二、研究内容
本文将以支持向量机（SVM）为基础，从以下几个角度展开对于基于支持向量机的股票价格预测技术的研究：
1.股票价格的特征选择
通过对股票价格的历史数据进行分析，选取合适的特征作为模型预测的输入数据。特征选择是一项非常重要的任务，因为选择的特征将直接影响模型的预测效果。
2.SVM模型的参数调优
SVM模型的核函数选择和参数的设置对于模型的预测效果至关重要。本文将探究如何选取合适的参数，在提高预测精度的同时，尽可能地减少计算时间和空间消耗。
3.模型评价方法
评价模型的好坏是必不可少的，本文将尝试基于不同的评价指标，对模型的预测效果进行全面、客观的评估。
4.实验结果分析
本文将通过对历史股票数据进行测试，对所提出的模型进行实验，并对实验结果进行分析，以便更好地了解基于支持向量机的股票价格预测技术的优缺点。
三、研究计划
本文的研究工作主要分为以下几个阶段：
1.文献综述和理论研究
首先，对于支持向量机的基本算法和股票价格预测技术进行深入的理论研究，了解股票价格预测的相关概念和方法，熟悉支持向量机的特点和优势。
2.数据的收集和处理
对于历史股票数据进行收集和整理。对于数据进行预处理和清洗，删除数据中的异常值和空值，将数据转化为适合支持向量机对输入数据的格式。
3.特征选择
选取适合的特征，包括技术指标、基本面数据等，为后续的建模奠定基础。
4.SVM模型的建立和参数调优
基于选取的特征，建立支持向量机的股票价格预测模型，并通过调整参数来提高预测精度。
5.模型的评价和改进
通过选取不同的评价指标来评价模型的好坏，并不断改进模型以提高预测精度。
6.实验结果分析和报告撰写
对模型的实验结果进行分析和总结，根据实验结果撰写论文，并给出有关建议和展望。
四、预期成果
本文的主要成果如下：
1.基于支持向量机的股票价格预测模型。
通过对数据的预处理、特征选择和模型参数的优化，建立一个能够预测股票价格的精度较高的模型。
2.对预测效果的评估和改进。
根据不同的指标，评估模型的预测效果，并针对模型的不足之处进行改进。
3.相关实验结果和期望。
通过实验，验证本文提出的基于支持向量机的股票价格预测技术的可行性和有效性，并提出展望和有关的建议。
参考文献：
1.JiangY,ShenX,LiangW,etal.Ahybridwavelet-SVMapproachtoshort-termloadforecasting[C]//PowerEngineeringSocietyGeneralMeeting,2006.IEEE,2006:8-pp.
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