结构化最大间隔双支持向量机在股票预测中的应用

摘要： 股票价格受政策、宏观经济以及公司经营状况等多方因素的影响，且各因素之间存在较高的相关性，因此股票数据存在的高噪声、非平稳等特性使得股票预测充满困难。为了减少数据中存在的噪声对股价预测准确性的影响，基于马氏距离的类间隔可分性，提出了结构化最大间隔双支持向量机，其分别针对正类样本和负类样本，寻找两个非平行的超平面，使每一类样本离本类样本的欧式距离尽可能小，同时离异类超平面的马氏距离... （共10页）