基于SVM的量化交易系统设计：西门子TDC控制器预测分析

"这篇文档是安徽工业大学硕士研究生张文俊的学位论文，主题为‘基于数据挖掘方法的量化交易系统设计与研究’。论文中探讨了如何运用支持向量机（SVM）进行回归预测，特别是在金融领域的应用，如预测沪深指数。文中提到，SVM不仅限于分类任务，还能用于回归分析，比如预测大盘指数，这对理解股市动态具有重要意义。论文以1990.12.19至2016.12.02的上证指数日线开盘价数据为例，涉及开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交金额等六个变量的历史走势分析。" 本文主要知识点如下： 1. 支持向量机（SVM）回归预测：SVM是一种监督学习模型，最初主要用于分类问题，但也可以扩展到回归任务。在金融领域，SVM回归预测可以用于预测股票指数、期货价格等，以帮助投资者预测市场趋势，做出更明智的投资决策。 2. 量化交易：量化交易是指使用数学模型和计算机程序来执行交易决策的过程，它依赖于大数据分析和算法来预测市场行为。在全球金融市场，量化交易占据相当大的比例，并且在许多大型交易所中，量化交易策略贡献了大量交易量。 3. 数据挖掘在量化交易中的应用：数据挖掘技术，如SVM，被用于从海量金融数据中提取有价值的信息。通过分析历史数据，可以构建预测模型，识别模式，进而制定交易策略。在张文俊的论文中，这种方法被用来设计和研究量化交易系统。 4. 上证指数分析：上证指数是中国重要的股票市场指标，其开盘价等数据反映了市场的整体状况。论文使用了从1990年到2016年的上证指数日线行情数据，这些数据包含了多个关键变量，可用于建立预测模型，分析股市趋势。 5. 学术论文格式：文中展示了硕士论文的基本结构和格式，包括论文标题、作者信息、指导教师、学位授予单位以及原创性和使用授权声明等，这些都是学术论文的标准组成部分。 6. 独创性声明：作者在论文中声明其研究工作和成果的原创性，并承诺未抄袭他人成果，对共同工作的同事进行了明确的致谢，这是学术诚信的重要体现。 通过对这些知识点的理解，我们可以看出，这篇论文旨在探索数据挖掘技术在金融领域特别是量化交易中的应用，通过SVM回归预测来优化交易决策，提高投资效率。