結構化最大間隔雙支持向量機在股票預測中的應用

摘要： 股票價格受政策、宏觀經濟以及公司經營狀況等多方因素的影響，且各因素之間存在較高的相關性，因此股票數據存在的高噪聲、非平穩(wěn)等特性使得股票預測充滿困難。為了減少數據中存在的噪聲對股價預測準確性的影響，基于馬氏距離的類間隔可分性，提出了結構化最大間隔雙支持向量機，其分別針對正類樣本和負類樣本，尋找兩個非平行的超平面，使每一類樣本離本類樣本的歐式距離盡可能小，同時離異類超平面的馬氏距離...