【摘 要】
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股市预测，作为经济预测的一个分支，一直是学术界的研究热点。近年来，一种结合分段线性表示(PLR)和加权支持向量机(WSVM)的方法(PLR-WSVM)被提出来预测证券的拐点，并取得了有益的
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股市预测，作为经济预测的一个分支，一直是学术界的研究热点。近年来，一种结合分段线性表示(PLR)和加权支持向量机(WSVM)的方法(PLR-WSVM)被提出来预测证券的拐点，并取得了有益的成果。然而，该方法也存在一些不足的地方，例如，交易次数较少，投资周期长;采用PLR划分普通点和拐点的时候，它的参数设定由专家经验来决定，且对于不同趋势的股价预测都采用同一个参数。为了克服这些缺点，本文对PLR-WSVM预测股价拐点的方法进行了改进，主要表现为: (1)将原带权重的四分类问题简化为带权重的两分类问题，既避免了样本类间权重系数的选取，又提高了模型的分类准确率和交易准确率。 (2)根据拐点当天股价与其前五天均价的比较判断给出交易信号，改善了完全由机器学习预测拐点作为交易信号的模式。 (3)提出了在拐点滞后一天进行实际交易操作的策略，进一步提高交易准确率，并提高了模型收益性能。 (4)提出一种PLR阈值参数选取的算法，根据股价的波动自适应选择合适的阈值，改进了原来模型依据经验统一设置的不足。 (5)设计了两种交易策略应用于模型，提高了模型的收益性能。 通过对来源于上海证券交易所13支股票的实证分析，在与PLR-WSVM、买入并持有(BHS)策略方法的对比中，本文的改进方法IPLR-WSVM具有最好的稳定性和盈利能力，证实了IPLR-WSVM用于证券拐点预测的有效性与实用性。
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