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摘 要： 为提高金融市场股票的预测精确度，提出自回归差分移动平均与支持向量机滚动残差模型组合的预测股票方法。以贵州茅台的股票数据为研究对象，借助ARIMA模型实现对股票数据的线性趋势预测，通过滚动残差的SVR回归模型对ARIMA模型的预测残差进行数据修正，得到ARIMA_SVR滚动残差模型的预测值。（剩余7532字）
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基于ARIMA与SVR滚动残差模型组合的股票预测
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