基于高频数据的支持向量机量化择时预测模型
黄恒秋
广西民族师范学院 数学与计算机科学系 广西 崇左532200
摘要：本文首先介绍了支持向量机理论；其次对2016年3月份沪深300指数1分时高频数据进行加工处理为10分时数据，并基于10分时数据计算特征指标，同时将分时内上涨和下跌两种情况作为决策变量；最后利用支持向量机模型进行实证预测分析。实证结果表明，在下跌环境中支持向量机模型获得了较佳的预测效果。
关键词：支持向量机高频数据量化投资
分类号：O452(无线电物理学)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：1( 29-29 )