国信证券-数据挖掘专题报告：支持向量机在股_票价格预测方面的应用
出版时间及名称】：20100520
      【作者】：国信证券
      【文件格式】：PDF
      【页数】：19
      【目录或简介】：金融工程，数量化投资系列
支持向量机（support vector machine, SVM）是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法，虽然他还处在飞速发展的阶段，但它的理论基础和实现途径的基本框架已经形成。支持向量机目前主要用来解决分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题。而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。而当我们将走势看作两种状态（涨、跌），问题便转化为分类问题，而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。