支持向量機(jī)在證券投資分析中的應(yīng)用的開題報(bào)告

支持向量機(jī)在證券投資分析中的應(yīng)用的開題報(bào)告一、選題背景和意義隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展，證券投資分析已成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，被廣泛用于分類和回歸問題。在證券投資分析中，SVM可以通過建立基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型，幫助投資者做出更準(zhǔn)確的決策。因此，本論文將研究SVM在證券投資分析中的應(yīng)用。二、研究目的本論文的研究目的是通過對(duì)SVM模型的建立，分析證券市場(chǎng)中的投資情況，預(yù)測(cè)股票價(jià)格的變化趨勢(shì)，并提供投資建議。三、研究內(nèi)容本論文的研究內(nèi)容主要包括以下三個(gè)方面：（1）SVM算法的原理和應(yīng)用：介紹SVM算法的基本原理和分類模型的建立方法。（2）證券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析：通過對(duì)證券市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)的分析，尋找與股票價(jià)格變化趨勢(shì)相關(guān)的因素，并提取關(guān)鍵特征。（3）基于SVM的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型：建立基于SVM算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并利用該模型對(duì)選定的股票進(jìn)行預(yù)測(cè)，提供投資建議。四、預(yù)期成果本論文的預(yù)期成果包括：（1）對(duì)SVM算法在證券投資分析中的應(yīng)用進(jìn)行了深入探討，提供了一種新的思路和方法。（2）通過對(duì)證券市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)的分析，找出影響股票價(jià)格變化的關(guān)鍵因素，并提取關(guān)鍵特征。（3）提出了一種基于SVM的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并利用該模型對(duì)選定的股票進(jìn)行預(yù)測(cè)，提供投資建議。五、論文結(jié)構(gòu)本論文的結(jié)構(gòu)包括：第一章：緒論。介紹選題背景和意義，闡述研究目的和內(nèi)容。第二章：支持向量機(jī)算法原理。介紹SVM算法的基本原理，包括線性可分情況和非線性情況。第三章：證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析。對(duì)證券市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出影響股票價(jià)格變化的關(guān)鍵因素，并提取關(guān)鍵特征。第四章：基于SVM的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型。建立基于SVM的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型，并利用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。第五章：實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析。介紹實(shí)驗(yàn)方法和數(shù)據(jù)來源，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并提出改進(jìn)建議。第六章：總結(jié)與展望。對(duì)本文研究內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)和歸納，提出未來工作的展望。六、參考文獻(xiàn)本論文涉及的參考文獻(xiàn)包括：[1]Vapnik,V.Thenatureofstatisticallearningtheory[M].SpringerScience&BusinessMedia,1995.[2]Sch?lkopf,B.,&Smola,A.J.Learningwithkernels:supportvectormachines,regularization,optimization,andbeyond[M].MITpress,2001.[3]金融市場(chǎng)信息化應(yīng)用發(fā)展報(bào)告[R].中國金融信息中心,2019.[4]王亮,肖慧,李華等.金融數(shù)據(jù)挖掘:理論方法與實(shí)踐[M].清華大學(xué)出版社,2011.[5]趙衛(wèi)東,范春生,趙炯.支持向量機(jī)及其應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社,2002.[6]杜宇杰,徐銘波,張志遠(yuǎn)等.基于SVM與規(guī)則的股票預(yù)