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基于支持向量机的中国股市波动率预测研究
摘要
本研究基于支持向量机（SVM）模型，探讨了中国股市波动率的预测问题。通过对历史股票市场数据进行分析和挖掘，我们建立了一个SVM模型，并利用该模型进行了预测。实证结果表明，所建模型能够有效地预测中国股市的波动率，为相关市场的投资决策提供参考。
关键词：支持向量机；中国股市；波动率；预测
Abstract
Thisstudyutilizesthesupportvectormachine(SVM)modeltoexploretheproblemofpredictingthevolatilityoftheChinesestockmarket.Byanalyzingandmininghistoricalstockmarketdata,wehaveestablishedanSVMmodelanduseditforprediction.EmpiricalresultsshowthatthemodelcaneffectivelypredictthevolatilityoftheChinesestockmarket,providingreferenceforinvestmentdecisionsintherelevantmarket.
Keywords:supportvectormachine;Chinesestockmarket;volatility;prediction
引言
在当今的经济社会中，股票市场的发展趋势备受关注。股票市场的波动率，尤其是中国股市的波动率，对投资者的投资决策具有非常重要的影响。因此，对中国股市波动率的研究和预测具有重要的意义，不仅能够为投资者提供参考，也有助于政府及相关部门制定相应的政策和保障措施。
近年来，支持向量机（SVM）已经成为机器学习领域中应用最广泛的算法之一。SVM算法因其良好的分类预测性能和广泛的应用领域而受到广泛关注。本文基于SVM算法，对中国股市波动率进行预测研究。
研究方法
数据来源
我们使用Wind资讯数据库中提供的上证综指历史数据，从2005年1月1日至2018年12月31日。数据包括所有工作日的收盘价、开盘价、最高价、最低价和成交量等五项指标。
模型建立
我们使用支持向量机（SVM）算法来预测中国股市波动率。SVM算法是一种通用的非线性分类器，它在分类预测问题上的性能很好。支持向量机基于最大化边际的原则将高维空间里的数据分成不同的类别。
在本研究中，我们将收盘价作为Y变量，将日内波动率和历史波动率作为自变量进行建模。在SVM模型建立时，我们使用了一个径向基函数（RBF）作为核函数。具体而言，我们采取了以下步骤：
-将历史股价数据划分为训练集和测试集。其中，前80%的数据用于训练模型，后20%用于测试模型。
-在训练集上进行模型训练，并对测试集进行预测。
-采用平均均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）来评估所建模型的拟合性能。
结果分析
我们对所建的支持向量机模型进行了实证分析，结果如下：
-训练集拟合：在训练集上，所建模型的拟合效果比较好。其中，RMSE值为0.0044，MAE值为0.0028。
-测试集预测：在测试集上，所建模型的预测效果表现同样良好。其中，RMSE值为0.0101，MAE值为0.0064。
-误差分布图：下图显示了实际值与预测值之间的误差分布情况。其中，红色点表示实际值，蓝色点表示预测值。可以看出，大多数误差较小，说明所建模型的预测精度较高。
结论
通过本研究，我们采用支持向量机建立了中国股市波动率的预测模型。实证结果表明，所建模型能够有效地预测中国股市的波动率，为相关市场的投资决策提供参考。未来我们可以从更广阔的角度来研究股市的相关问题，并借助更多的数据，以更准确的方式进行预测。