基于支持向量机的证券价格预测方法研究的任务书.docx
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基于支持向量机的证券价格预测方法研究的任务书任务书任务名称:基于支持向量机的证券价格预测方法研究任务描述:近年来,随着金融市场的快速发展,证券交易市场成为了重要的投资渠道。然而,证券市场的波动性较大,价格预测具有较大的难度。本次任务旨在通过研究支持向量机在证券价格预测的应用,提出一种高效、准确的证券价格预测方法。任务目标:1.系统了解支持向量机相关原理和算法。2.收集并分析证券市场的相关数据,建立支持向量机模型。3.探索支持向量机在证券价格预测中的应用,比较不同模型的效果。4.提出一种高效、准确的证券价格预测方法,并给出相关的实验结果和分析。5.撰写论文,撰写实验报告并进行展示。任务计划:第一阶段:文献调研,熟悉支持向量机原理和算法。第二阶段:收集证券市场的数据,进行数据处理和分析。第三阶段:建立支持向量机模型,进行预测实验。第四阶段:比较不同模型的效果,提出改进方案。第五阶段:撰写论文并进行展示。任务要求:1.能够熟练掌握支持向量机的相关原理和算法。2.能够熟练处理和分析证券数据,具备一定的数据挖掘能力。3.较强的编程和实验能力,熟悉机器学习算法和相关工具软件。4.能够撰写高质量的论文和实验报告,熟悉文献来源和引用规范。5.具有良好的团队合作精神,能够协调任务进度和合理分工。任务成果:1.系统的论文,包括任务背景、研究内容、研究方法、实验结果和结论等。2.实验报告,包括详细的实验步骤、数据处理和模型评估等。3.相关代码和数据集,能够复现实验结果。4.展示PPT,能够清晰明了的阐述研究内容和实验方法。任务执行周期:3个月。任务负责人:XXX。任务参与人员:XXX,XXX,XXX。