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基于支持向量机算法的股票短期价格预测研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
股票市场是现代社会中一个重要的金融市场，在其中，股票的价格波动对于投资者和企业家来说都是至关重要的信息。近年来，随着科技的进步，计算机技术越来越成熟，机器学习算法得到广泛应用，尤其是在金融预测领域。机器学习算法在股票市场的应用可以从各方面提高市场效率、减小风险，为投资者、企业家提供更加精准、可靠的数据支持。在股票市场智能化、大数据化、信息化的新时代，基于支持向量机算法的股票短期价格预测研究具有重要的现实意义和深远的发展意义。
支持向量机算法（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的机器学习算法，近年来在股票市场预测领域受到了广泛的关注和应用。通过支持向量机算法，可以通过训练集数据集中的信息以及历史股票价格履历得出股票价格变化的规律，对于短期的价格走势进行预测。基于支持向量机算法的股票短期价格预测研究具有以下三方面的研究意义：
1.为股票投资者提供预测股票价格走势的可靠工具。股票市场波动较大，难以准确预测，市场情况随时可能发生变化，投资风险较大。而基于支持向量机算法的股票短期价格预测研究，可以将历史股票价格履历、股票走势等监测数据融合进模型中，既可以分析历史价格涨跌趋势，也可以结合当前的市场状况，从而更加准确地预测股票价格走向，为投资者提供有力支持。
2.为股票市场调控提供科学依据。对于股票市场的调控，过于保守的做法会使市场失去活力，而过于激进则可能导致市场失去稳定性。基于支持向量机算法的股票短期价格预测研究能够提供科学的股票市场调控思路，同时能够为政策制定者提供调控策略的科学依据。
3.为股票市场的发展提供技术支撑。支持向量机算法在股票市场短期价格预测中的应用，不仅可以对于股票市场的价格走势提供更加准确精密的分析，同时也能够为股票市场的发展提供技术支持，提升市场的效率，降低市场的风险，为市场的长期发展提供有力保障。
二、研究内容和形式
1.研究内容
本文主要针对支持向量机算法在股票短期价格预测中的应用进行研究。具体研究内容包括：
（1）支持向量机算法原理阐述以及在数据预处理、特征提取、分类器训练上的具体应用。
（2）研究历史数据，结合市场当前状况，构建支持向量机算法短期股票价格预测模型。
（3）通过对模型的实验验证，对股票价格短期预测效果进行评估。
2.研究形式
本文采用实证分析的研究方式，首先对历史股票价格履历和市场情况进行分析和处理，提取出历史数据中的有效信息。其次，通过支持向量机算法的学习和训练，将历史数据和市场情况融合进模型中，构建股票价格预测模型。最后进行模型验证，对模型效果进行评估和分析。本文虽然采用实证分析的方式，但是不排除采用逻辑分析、文献综述等其他方法。
三、研究计划和预期成果
1.研究计划
本文拟于约30天内完成研究工作，具体计划如下：
（1）第一周：收集和整理相关资料，初步确定研究方向和构建模型的主要流程。
（2）第二周：深入学习支持向量机算法的原理，熟悉实验环境和常用软件工具。
（3）第三周：研究历史股票数据和市场情况，提取相关特征信息，构建支持向量机算法短期股票价格预测模型。
（4）第四周：对模型进行实验验证和评估，分析模型的优劣，提出相应修改意见和改进措施。
2.预期成果
本文预期达到以下成果：
（1）对支持向量机算法的原理和在股票短期价格预测中的应用有深刻的理解。
（2）构建基于支持向量机算法的股票价格预测模型，并完成实验验证。
（3）对模型的预测效果进行评估和分析，并提出相应的优化建议。
（4）能够为股票市场的投资者、政策制定者、市场监管者等提供有力的价值支持。
四、参考文献
[1]凌帆,吕青,刘婧.进化支持向量机在股票预测中的应用[J].现代计算机,2021,40(04):22-25+30.
[2]邓东升.基于支持向量机与滑动窗口的现金贷平台风控研究[D].湖南师范大学,2018.
[3]蔡锋,肖松源,宣立新.基于支持向量机和遗传算法的股票预测[J].计算机工程与设计,2016,37(07):1990-1994.
[4]邱杰,李万恒.基于支持向量机的股票价格预测研究[J].管理工程学报,2017,31(02):134-140.
[5]吕永华.基于支持向量机的股票价格预测研究[D].北京交通大学,2017.