基于PSO-SVR的期货价格预测

本文建立基于粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVR），实现对期货价格的有效预测。首先选取代表性的技术指标、收盘价和成交量作为样本特征集，以下一时刻的收盘价作为输出变量。然后通过粒子群优化算法寻找最优的惩罚因子和RBF函数的宽度参数，在此基础上建立支持向量机模型，并用样本集进行训练。最终仿真结果显示基于粒子群算法的支持向量机模型具有学习精度高、泛化能力较强的性质，可用于期货价格的短期预测。