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基于机器学习与支持向量机(SVM)的股票交易策略分析

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简介：
本研究运用机器学习及支持向量机(SVM)技术，深入探索并优化了股票市场的预测模型，旨在开发高效的股票交易策略。 本策略选取了七个特征变量组成了滑动窗口长度为15天的训练集，并随后训练了一个二分类（上涨/下跌）的支持向量机模型。若没有仓位，则在每个星期一的时候输入标的股票近15个交易日的特征变量进行预测，如果预测结果为上涨则购买标的。若已经持有仓位，在盈利超过10%时止盈，在每周五亏损大于2%时止损。 七个特征变量包括： 1. 收盘价与均值的比例 2. 现量与均量的比例 3. 最高价与均价的比例 4. 最低价与均价的比例 5. 当前成交量（现量） 6. 区间收益率 7. 区间的标准差 训练数据使用的是SHSE的股票代码为6000的数据。

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  • 基于机器学习与支持向量机(SVM)的股票交易策略分析
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    本研究运用机器学习及支持向量机(SVM)技术，深入探索并优化了股票市场的预测模型，旨在开发高效的股票交易策略。 本策略选取了七个特征变量组成了滑动窗口长度为15天的训练集，并随后训练了一个二分类（上涨/下跌）的支持向量机模型。若没有仓位，则在每个星期一的时候输入标的股票近15个交易日的特征变量进行预测，如果预测结果为上涨则购买标的。若已经持有仓位，在盈利超过10%时止盈，在每周五亏损大于2%时止损。 七个特征变量包括： 1. 收盘价与均值的比例 2. 现量与均量的比例 3. 最高价与均价的比例 4. 最低价与均价的比例 5. 当前成交量（现量） 6. 区间收益率 7. 区间的标准差 训练数据使用的是SHSE的股票代码为6000的数据。
     
  • MATLAB中的机器学习与SVM支持向量机
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    本教程深入介绍在MATLAB环境下运用机器学习技术及支持向量机(SVM)进行数据分类和回归分析的方法，适合初学者快速上手。 支持向量机（SVM）是一种按照监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是通过求解最大边距超平面来确定的学习样本的经验风险。SVM使用铰链损失函数计算经验风险，并在系统中加入正则化项以优化结构风险，因此具有稀疏性和稳健性的特点。此外，SVM可以通过核方法进行非线性分类，是一种常见的核学习方法之一。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机(SVM)分类器
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    本项目利用MATLAB开发支持向量机(SVM)分类器，旨在实现高效准确的数据分类。通过优化SVM参数，应用于模式识别和数据挖掘等领域，展现其强大的机器学习能力。 适合初学者的最简洁的支持向量机Matlab代码示例。
     
  • Python中的SVM支持向量机机器学习方法
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    本教程深入讲解了Python中基于SVM的支持向量机技术及其在机器学习领域的应用，适合初学者与进阶者。 支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，特别适用于处理高维特征的数据集。 尽管SVM的数学原理较为复杂，但因其广泛的研究与应用，互联网上存在大量解释其工作原理的文章。以下推荐两篇文章： 1. 《支持向量机通俗导论》：JULY大牛详细地从浅入深讲解了SVM的工作机制，因此关于这个主题我几乎不想再写任何内容，强烈推荐。 2. 另一篇简单易懂的教程是《手把手教你实现SVM算法》，它以循序渐进的方式介绍了如何实际操作SVM。 总的来说，尽管SVN（这里可能是笔误，应为SVM）原理复杂，但其核心思想却很简单：通过某种核函数将数据映射到高维空间中，并寻找一个最佳的超平面来区分两类数据。
     
  • Python量化交易学习笔记（16）——筛选股票策略
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    本篇笔记详细记录了使用Python进行量化交易的过程，重点介绍了如何通过编程手段筛选出具有投资价值的股票策略，旨在帮助读者理解和实践基于数据驱动的投资决策方法。 完成指标计算后，我们可以编写程序遍历所有股票数据以筛选出符合条件的股票。在之前的笔记（14）中，我们观察到几组回测实验显示，选取5日线与60日线形成金叉买入、死叉卖出策略，在这些测试数据中能获得最高的资产收益。本段落将尝试选出前一天出现5日线金叉60日线的股票。实验的数据截止至2020年3月20日，即我们的策略需要选取截至该日期前两天K线图上形成5日均线与60日均线上穿交叉形态的股票。 相关代码如下所示： ```python # 判断金叉 def golden_crossover(df, fast, slow): # K线数量不足的情况（次新股） ``` 这里的函数`golden_crossover()`用于判断是否存在金叉，参数包括数据框df和两条均线的速度值fast与slow。当数据中的K线数量不足以形成有效的技术分析时，此部分代码会处理该情况。
     
  • 基于SVM的支持向量机分类实例分析
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    本文章详细介绍了支持向量机(SVM)在数据分类中的应用，并通过具体实例深入解析了其工作原理与实际操作技巧。适合初学者和进阶者参考学习。 项目总结 本项目详细介绍了如何使用Python中的scikit-learn库实现一个基于支持向量机（SVM）的分类任务。我们采用经典的鸢尾花数据集进行实验，涵盖了数据加载与预处理、模型训练、预测及评估等关键步骤，并展示了结果可视化。 通过此项目，读者可以掌握SVM的基本概念和使用方法，学会如何在实际应用中利用SVM解决分类问题。希望本项目的介绍能够为读者提供有价值的参考，帮助提升其机器学习实践能力。
     
  • 支持向量机(SVM)在机器学习中的应用.pptx
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    本PPT探讨了支持向量机（SVM）在机器学习领域的应用，通过理论解析和案例分析，展示了其在分类与回归任务中的高效性及广泛应用。 自己制作的支持向量机PPT，适用于日常学习分享与交流，请大家自由下载使用。配套文章已发布在我的博客上。该资料适合用于课题汇报、小组讨论及科普机器学习知识。
     
  • SVM分类器的支持向量机方法
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    简介：支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，用于回归和分类任务。本项目聚焦于SVM在分类问题中的应用，特别是如何通过优化决策边界来最大化类间区分度，并探讨其核心概念“支持向量”的作用机制。 使用C++实现支持向量机(SVM)的代码。
     
  • 基于一对一策略的支持向量机多分类方法
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    本研究提出了一种基于一对一策略的改进支持向量机（SVM）算法用于解决多分类问题，通过优化模型提高了分类准确性和效率。 我已经将相关的函数放入了压缩包里，其中包括数据、图片以及运行结果。使用的是传统的一对一支持向量机多分类方法，可以直接运行。如果无法直接运行，请安装stprtool工具箱或相应的函数。