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Predicting direction of stock price index movement using ANN and SVM.pdf
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资源说明：Predicting direction of stock price index movement using artificial neural networks and support vector machines: The sample of the Istanbul stock exchange
《使用人工神经网络和支持向量机预测股票价格指数变动》
预测股票价格指数的走势在金融时间序列预测中被认为是一项具有挑战性的任务。准确预测股票价格变动对于投资者可能带来盈利。由于股票市场数据的复杂性，建立有效的预测模型非常困难。这项研究旨在开发两种高效模型，并比较它们在预测伊斯坦布尔股票交易所（ISE）每日国民100指数方向变动的性能。所提出的模型基于两种分类技术：人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）。
十种技术指标被选为这两个模型的输入。对两个模型都进行了全面的参数设置实验，以提高它们的预测性能。实验结果显示，ANN模型的平均性能（75.74%）显著优于SVM模型（71.52%）。
1. 引言
股票价格指数及其变动的预测一直被认为是时间序列预测中最具有挑战性的应用之一。尽管有许多实证研究探讨了预测股票价格指数的问题，但大多数实证结果与市场的不可预测性和复杂性有关。股票市场的动态特性，如非线性、非平稳性和随机性，使得传统的统计方法在预测股票市场方面表现有限。
2. 方法论
人工神经网络（ANN）是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它能够通过学习和调整权重来适应复杂的输入-输出关系。在金融预测中，ANN能够处理非线性关系，这在股票市场中尤为重要，因为价格波动往往不能用简单的线性关系解释。
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。SVM通过构建最大边界（超平面）将数据分类，对于小样本和高维数据表现优秀，适合处理股票市场的多因素影响。
3. 模型构建
在这项研究中，选取了十种技术指标作为模型的输入变量，这些指标通常包括移动平均线、相对强弱指数（RSI）、MACD等，它们反映了市场趋势和动量。通过训练和调整模型参数，以优化模型对股票指数变动方向的预测能力。
4. 实验与结果
实验部分，研究人员对比了ANN和SVM在预测ISE国民100指数方向上的表现。通过对模型进行交叉验证和参数优化，评估了它们的预测精度。结果显示，ANN在预测性能上略胜一筹，这可能是由于其在处理非线性问题时的灵活性。
5. 结论与未来工作
尽管ANN在这项特定研究中表现出更好的预测性能，但SVM在其他情况下可能更为适用，具体取决于数据特性和问题的复杂性。未来的研究可以进一步探索集成学习方法，如结合ANN和SVM，以期获得更优的预测结果。此外，还可以考虑引入更多的市场数据和经济指标，以增强模型的预测能力。
6. 意义与影响
这项研究为股票市场预测提供了实证依据，有助于投资者和金融机构制定更科学的投资策略。同时，也为机器学习在金融领域的应用提供了新的视角和方法。
本文通过对比分析人工神经网络和支持向量机在预测股票价格指数方向上的应用，展示了在复杂金融数据中运用这两种技术的潜力和局限性。这种研究对于理解金融市场动态、改进预测模型以及优化投资决策具有重要的理论和实践价值。
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