一种改进的模拟退火算法优化的支持向量机在交易信号研判中的应用

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摘要：针对利用机器学习算法支持向量机来研判交易信号时的参数设置问题,本文首先提出一种改进的模拟退火算法（三交换法）来优化LIBSVM工具箱中的惩罚因子“-c”和核函数因子“-g”的选取,然后建立一个基于历史证券技术指标信息的量化择时模型.实证研究表明,改进后的ISA-SVM算法相比于二交换法和互逆交换法不仅可以更好地收敛于最小能量,而且在实际投资中可以对交易信号进行更准确的预测、实现更为可观的收益回报.http://www.cqvip.com//QK/90983X/201701/672027975.html

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关键词：支持向量机 模拟退火 向量机 Libsvm 机器学习算法 模拟退火 支持向量机 择时 三交换 LIBSVM