基于小波神经网络与支持向量机的股票预测及优化

来源 :安庆师范大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户：Baggio_Fu

【摘要】

：

股票市场数据通常具有极强的波动性,对股票市场数据的预测一直以来都是金融领域的重要课题。股票预测即对股票价格指数的运行趋势进行预测,这也是国内外在统计金融领域的研究热点。传统的股票预测方法主要是线性预测法,其中较为常见的就是建立自回归移动平均模型。在金融研究领域,自回归移动模型(ARIMA)是一种主要的预测手段,这是一种线性的预测方法,其对一些平稳数据的预测效果较好,但是对具有强波动性的股票数据往往

【作者】

：

汪志峰

【出处】

：

安庆师范大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

机器学习小波神经网络支持向量机粒子群算法股票预测

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