基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测

资 源 简 介

基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测

详 情 说 明

在金融领域，上证指数的预测一直是极具挑战性的任务。传统的精确值回归预测往往难以实现理想效果，而转向预测指数的变化趋势和波动空间反而更具实用价值。本文介绍一种结合支持向量机（SVM）与模糊信息粒化技术的创新方法，用于解决这一实际问题。

核心思路 该方法首先对原始时序数据进行模糊信息粒化处理。通过将连续的价格波动转化为"上升""持平""下降"等模糊语言变量，以及对应的波动空间范围（如小幅/中幅/大幅），有效降低了数据噪声的干扰。这种粒化操作既保留了关键趋势特征，又符合人类对市场走势的自然认知方式。

随后，构建SVM回归模型对粒化后的模糊变量进行学习。SVM通过核函数将非线性特征映射到高维空间，能够捕捉市场波动中的复杂模式。相比直接预测具体点位，模型输出变为趋势类别概率和波动区间估计，显著提高了预测的可行性。

技术优势 鲁棒性增强：模糊粒化缓冲了市场随机扰动的影响 解释性提升：输出结果可直接转化为"看涨/看跌"等决策建议 实用价值：为投资者提供明确的预期波动范围参考

实际验证表明，该方法在趋势判断准确率和空间预测命中率上均有可靠表现。这种"精确问题模糊化，模糊推理精确化"的技术路径，为金融时序预测提供了新的解决范式，也展现了SVM在结合领域知识后的强大适应性。未来可进一步探索与其他智能算法的融合应用。