2010 年05 月20 日发布的。
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。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述，旨在于介绍
预测股票价格走势的SVM简单预测模型。该模型可以用来预测未来若干
天股票价格的大体走势，这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。