目前，SVM在股票价格预测中的应用场景主要是基于历史数据构建模型，预测未来的股票价格。数据的来源包括股票市场的历史交易数据、财经新闻、舆情数据等。选择的特征主要包括技术指标、基础面因素、市场情绪指数等。同时，还可以通过增加交叉验证和优化算法等手段来提高模型的准确性。需要注意的是，股票市场变化复杂，不同股票之间的关系也可能存在差异，因此需要针对不同的股票进行特征选择和模型构建。
SVM在股票价格预测中的应用场景是什么？
我对SVM在股票价格预测中的应用情况感到困惑。我了解SVM是一种监督学习模型，预测目标是基于先前的数据来构建决策边界。它对于非线性关系有很好的适应性，但在实际应用中，我不确定它如何在股票市场中发挥作用。我还想知道数据的来源和如何选择特征。如果有人在这方面有经验，能否指导一下？非常感谢。
提问时间：2023-07-02 17:25:32
编辑时间：2023-07-02 17:25:34
提问者：
Lunar_Lover
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10回答时间：2023-07-02 17:25:38
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