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基于ISSA-SVM模型的高频套利策略研究——以数字货币为例
摘要
随着金融市场的发展和数据量的急剧增加,传统的金融分析方法在处理
大规模非线性、非平稳金融数据时面临巨大挑战。配对交易作为一种风险较
低、收益较稳定的交易策略,对准确的数据分析尤为依赖。在此背景下,支持
向量机(SVM)因其在金融序列数据拟合和预测上的应用而受到重视。
本研究旨在通过引入改进的群智能算法来增强SVM模型在高频交易数据
分析中的预测准确性和计算效率,并根据滚动预测的结果构建配对交易的高
频
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