支持向量机在期货价格预测中的应用研究

支持向量机在期货价格预测中的应用研究

顾红其

【期刊名称】《计算机仿真》

【年(卷),期】2010(027)012

【摘要】关于期货价格准确预测是投资者关心的问题.针对影响期货价格因素间存在高度的非线性、影响因子间存在冗余等特征,传统期货价格预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高期货价格预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)的支持向量机(SVM)期货价格预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对期货价格影响因子进行分析和处理,消除各因子之间的高度冗余性,通过选择贡献大的主成分有效地除去无关的影响因子,加快支持向量机学习速度,提高预测精度,然后利用支持向量机对保留的主成成分进行建模预测.利用PCA-SVM模型对2009年8月Kcbt期货价格进行了验证性分析和测试,仿真结果表明,预测效果稳定,提高期货价格预测精度.证明PCA-SVM是一种有效、高精度的期货价格预测方法.

【总页数】4页(358-360,385)

【关键词】期货预测;主成分分析;支持向量机

【作者】顾红其

【作者单位】南京铁道职业技术学院信息工程系,江苏,苏州,215000

【正文语种】中文

【中图分类】TV139.1

【相关文献】

1.改进的支持向量机石油期货价格预测模型研究 [J], 张玉; 何佳; 尹腾飞