一种基于粒子群优化增量支持向量机的内幕交易辨别方法

摘要

一种基于粒子群优化增量支持向量机的内幕交易辨别方法，首先收集内幕交易相关的样本数据及其特征指标作为样本数据集；然后利用粒子群优化算法优化参数后的支持向量机对样本数据集进行学习和分类，并确定最优的分类面和分类向量，获得测试目标并收集测试目标数据集，根据最优分类面对测试目标的特征指标进行估计并分类，判断样本是否存在内幕交易。本发明建立了股票市场内幕交易行为自动识别模型，实现了对测试目标是否存在内幕交易进行准确识别；其中，采用粒子群优化算法对支持向量机进行优化，提高了支持向量机分类器的准确率；将违背原决策函数的KKT条件的样本和相应分类结果加入到原样本数据集形成新的样本数据集，实现模型的自动更新学习。