中国黄金期货价格的SVR智能预测研究

摘要：

以中国黄金期货为研究对象,选取了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额6项指标作为样本的特征指标变量,运用归一化方法消除特征指标变量间因量纲不同而造成的预测误差,进而引入支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)智能方法对该期货的开盘价格进行预测研究,并通过引入网格搜索法对SVR模型的最优参数进行寻找,从而构建了最优的SVR智能预测模型.通过对训练样本集与测试样本集的实证研究发现,文章所构建的最优SVR智能预测模型具有优越的学习性能与泛化推广性能,能够准确地预测中国黄金期货的价格.

关键词：黄金期货、支持向量回归机、智能预测、网格搜索法

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：成都理工大学金融与投资科研创新团队项目KYTD201303

在线出版日期：2017-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：50-53