基于SVM及股价趋势的股票预测方法研究

传统SVM算法对股票的研究主要是在数值上，通过训练后直接得到相应的值。阐述了通过SVM算法预测涨跌后再使用股价趋势获得相应预测值的预测方法。将历史数据输入模型作为训练集，经过SVM算法训练后，再与大盘走势、K线、MACD线、成交量等技术指标进行处理，作出拟合预测。最后通过走势方向准确度、总盈利率等指标，与基于SVM算法的其它预测进行比较，验证该模型的应用成效与可用度，为后续研究提供参考。