基于支持向量机的股价短期预测研究的任务书.docx

基于支持向量机的股价短期预测研究的任务书
任务书
标题：基于支持向量机的股价短期预测研究
一、研究背景和意义
股价短期预测一直是金融市场中重要的研究领域之一，对于投资者、交易员和金融机构来说具有重要的实际意义。准确预测股价的涨跌趋势对于投资者制定合理的投资策略、降低风险、提高收益具有重要的参考价值。
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种非线性分类和回归方法，在众多的股价预测方法中，得到了广泛的应用和研究。其具有良好的泛化能力、较强的鲁棒性和高维空间处理能力，在金融领域有着重要的应用前景。
本研究旨在基于支持向量机的股价短期预测模型，通过对历史股价数据的分析和建模，探索有效的预测方法，提高股价预测的准确性和可靠性，为投资者的决策提供科学的参考。
二、研究内容和方法
1.数据收集与处理：收集并整理所需的历史股价数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标。清洗和处理数据，包括去除异常值、填充缺失值等。
2.特征选取与构建：根据股价波动规律和市场需求，选择合适的特征指标，如日均交易量、技术指标(如移动平均线、相对强弱指数等)等，并构建特征集。
3.模型建立与优化：使用支持向量机进行股价短期预测建模。通过选择合适的核函数、调整模型参数，优化模型结构，提高预测准确性。可采用网格搜索、交叉验证等方法进行参数调优。
4.模型评估与指标选择：采用合适的评价指标对模型进行评估和比较，如均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)等。通过与其他预测方法进行对比，验证模型的有效性和适用性。
5.结果分析与解释：分析模型预测结果的特点和规律，解释其背后的经济学原理和市场行为。探讨模型的应用场景和可行性，并指出研究的局限性和改进方向。
三、预期成果和创新点
1.建立基于支持向量机的股价短期预测模型，提供一个准确度较高的预测工具，为市场参与者提供科学决策支持。
2.分析和验证支持向量机在股价预测中的适用性和优势，为金融市场研究提供新的思路和方法。
3.基于支持向量机的股价预测模型，具有较好的泛化能力和良好的鲁棒性，在实际应用中能够取得较好的预测效果。
四、进度计划
本研究预计按以下进度进行：
第一阶段：调研与文献综述，了解支持向量机的原理和应用现状，熟悉股价预测的相关研究和方法。
第二阶段：数据收集与处理，搜集所需的历史股价数据并进行数据清洗和处理。
第三阶段：特征选取与构建，根据股价波动规律和市场需求选择合适的特征指标并构建特征集。
第四阶段：模型建立与优化，使用支持向量机进行股价短期预测建模，优化模型结构和参数。
第五阶段：模型评估与指标选择，采用适当的评价指标对模型进行评估和比较，验证模型的有效性和适用性。
第六阶段：结果分析与解释，分析模型预测结果的特点和规律，解释其背后的经济学原理和市场行为。
第七阶段：撰写研究报告，总结研究成果，提出对股价短期预测研究的展望和建议。
五、预期的研究贡献
本研究将在以下方面做出贡献：
1.提供基于支持向量机的股价短期预测模型，为投资者提供科学的决策参考。
2.分析支持向量机在股价预测中的优势和不足，为金融市场研究提供新的思路和方法。
3.通过实证研究，验证支持向量机在股价预测中的有效性和适用性，为该领域的进一步研究提供理论和实践基础。
六、参考文献
[1]Cao,L.J.,Tay,F.E.H.(2003).Supportvectormachinewithadaptiveparametersinfinancialtimeseriesforecasting.IEEETransactionsonNeuralNetworks,14(6),1506-1518.
[2]Chen,Y.J.,Leung,M.T.(2017).Supportvectormachineswithfeatureselectiontoforecaststockprices.ExpertSystemswithApplications,77,236-248.
[3]Chiang,L.M.,Huang,B.W.(2015).Stockreturnsandfuturescalechange:EvidencefromtheTaiwanstockmarket.EconomicModelling,51,1-8.
[4]Fan,Y.,Zhu,L.(2016).SupportvectormachinewithGaussiankernelandparametersprediction:toolforanalyzingandforecastingstocktrends.Neurocomputing,215,155-166.
[5]Hou,C.H.,Chen,S