应用平滑支撑向量分类于台湾股票市场选股之研究

摘要：

过去研究运用相关预测工具于选股议题上,未考量实际取得财务比率之时间点,本研究考量实际上资料取得时点,依据其资料结合平滑支撑向量分类(Smooth support vector classification,SSVC)建立选股模型,c和γ参数搜寻方法则分别采用Grid和UD,并拟定单期和多期参数搜寻策略,实证结果显示,多期参数搜寻策略结合Grid参数搜寻法所建立之SSVC选股模型,于空头或多头市场,皆可获得超额报酬。

关键词： 台湾 股票市场 选股模型 平滑支撑向量分类

作者: 余尚武 卢瑞山 张嘉豪

作者单位: 德明科技大学信息学院 德明科技大学信息管理系 台湾科技大学信息管理系

会议类型: 国内会议

会议名称: 第13届海峡两岸信息管理发展与策略学术研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 505-510

在线出版日期: 2007-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）