用于股价预测的 LSSVM-ABC 算法
计算工程、金融与科学
2014-02-28 v1 神经与进化计算
摘要
本文提出了受蜂群行为启发的人工蜂群（ABC）算法。ABC 是一种用于问题求解的基于种群的随机进化算法。作为最新提出的群体智能技术之一，ABC 算法被用于优化最小二乘支持向量机（LSSVM）以预测每日股价。该模型基于对股票历史数据和技术指标的研究，并利用 ABC 算法优化 LSSVM。ABC 为 LSSVM 选择最佳的自由参数组合，以避免过拟合和局部极小值问题，从而提高预测精度。我们将本模型与经粒子群优化（PSO）算法优化的 LSSVM、标准 LSSVM 以及人工神经网络（ANN）技术进行了对比。该模型在代表标普 500（S&P 500）股市不同行业的二十个数据集上进行了测试。结果表明，所提出的模型具有较快的收敛速度，且在大多数情况下比对比技术取得了更高的精度。
引用
@article{arxiv.1402.6366,
title = {LSSVM-ABC Algorithm for Stock Price prediction},
author = {Osman Hegazy and Omar S. Soliman and Mustafa Abdul Salam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.6366},
year = {2014}
}
备注
12 pages. International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT)2014