基于SVM的IPO首日投资策略分析  

IPO Stock Price Forecasting Using Support Vector Machines

作　　者：施剑[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机科学技术学院,上海201203

出　　处：《计算机系统应用》2013年第10期206-209,158,共5页Computer Systems & Applications

摘　　要：将支持向量机方法应用于新股IPO首日价格变动的预测,预测效果令人满意.目前的股票价格预测研究都局限于通过已知的时间序列来预测将来的时间序列,这类模型对于预测没有历史时间序列的新股IPO无能为力,因此基于支持向量机的新股IPO价格预测模型对股票价格研究有着重要的参考价值.We use SVM to predict IPO stock price and achieve good result. There are different kinds of stock price forecasting models. But none of them can predict IPO stocks. So this paper has important reference value in stock price forecasting field.

关 键 词：股票价格预测 机器学习 支持向量机 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F832.51[自动化与计算机技术—控制科学与工程]