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改进的TSVR模型在股市高频数据上的预测 被引量：7
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作者 张冰 王传美 贺素香 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3241-3246,共6页
为构建更精准的股票价格预测模型,提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进,并对改进模型的求解进行推导,针对DNN算法对于参数的选取太过随意,提出使用网格搜索法确定DNN的最优参数以确定最优DR域。搜集中国上... 为构建更精准的股票价格预测模型,提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进,并对改进模型的求解进行推导,针对DNN算法对于参数的选取太过随意,提出使用网格搜索法确定DNN的最优参数以确定最优DR域。搜集中国上证A股中的15支股票的日价格和高频5分钟价格数据并计算其技术指标,对20天以及20分钟后的收盘价进行实证预测。预测结果显示,改进模型在高频股票数据上具有很好的预测能力和泛化性能。 展开更多
关键词 d近邻加权算法 孪生支持向量回归机 股价预测 高频数据 网格搜索
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