基于决策树和支持向量机的金融预测方法
提出一种将决策树和支持向量机相结合的金融预测方法。此方法首先利用决策树筛选出重要属性,然后用线性核和高斯核支持向量机分析了金融时间序列的特点,并构造了适当的核函数,最后根据选择的输入变量和构造的核函数作出最终的预测。通过对深证个股日收盘价和人民币汇率月均价的实证研究,发现此方法具有很好的预测效果。
金融预测 决策树 支持向量机
程砚秋 杨德权
大连理工大学管理学院,辽宁大连 116023
国内会议
重庆
中文
43-48
2007-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）