基于支持向量機的對優(yōu)質股票選取的研究.pdf

1、伴隨經濟的發(fā)展和人們收入的提高，股票市場受到越來越多的人的關注，股票投資已經成為現代人生活中一個非常重要的組成部分。而到目前為止，隨機挑選股票已經不太可能得到回報，且伴隨著有效市場假說理論的推廣，消極投資策略逐漸被廣大投資者認可。但不可否認，在股票市場中總有一些股票價值正被低估，因此，在足夠競爭性的市場上，投資者想獲得的收益大于市場上的平均收益，那么對于股市預測方法的研究不但具有深刻的理論意義更具有極其重要的應用價值。同時，經過多年的發(fā)

2、展，股票市場積累了大量的數據信息，如何將其應用于投資決策中便成為了股市預測的焦點。
　　 支持向量機是數據挖掘中的一項新技術。本文則將支持向量機分類機應用于股票的選取上。首先本文介紹了介紹了統(tǒng)計學習理論和建立在其上的支持向量機方法，詳細描述了支持向量機方法的基本原理。
　　 其次，為了提高股票選取的精度，本文構建了財務舞弊識別的SVM模型，目的在于及早的發(fā)現上市公司財務狀況的異常，對投資者進行預警，從而保護投資者的利益。