支持向量回归的股票叫什么，红筹股和H股回归A股是什么意思

来源：整理时间：2023-08-20 05:04:41 编辑：双城财经手机版

1，红筹股和H股回归A股是什么意思

我国在香港上市的上市公司（募集的是港币）被称为红筹股和H股，回到沪市发行A股

红筹股和H股回归A股是什么意思

2，支持向量机回归能对一维数据进行预测吗

应该不能吧。

matlab 支持向量机只能是单输出，输入的数目没有限制，如果是多输出的话，你可以针对每个输出分别建立一个支持向量机，然后分别对应每个输出进行预测。这样就相当于是多输入多输出了

支持向量机回归能对一维数据进行预测吗

3，什么是回归A股

回归就是在海外上市的国内公司再回到国内上市.A股就是直接用人民币炒的股票.B股在深圳只能用港币炒股票.而在上海就只能用美元炒的股票.用人民币不能炒B股的.

在内地发行A股。。。比如之前的交通银行也是在内地发行A股。。。

回归就是回来，在海外上市的股票再会中国大陆上市。

很多公司本来在国外已经发行上市了,目前打算在a股市场发行上市的情况叫回归a股

什么是回归A股

4，支持向量机和支持向量回归的区别

分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别。综上，回归问题和分类问题的本质一样，不同仅在于他们的输出的取值范围不同。分类问题中，输出只允许取两个值；而在回归问题中，输出可取任意实数。

5，H股向A股回归具体指的是什么呢

H股向A股回归的意思是原本在香港上市的公司今后将试图在A股市场获得上市.第二个意思是在港上市的股票价格向A股的价格靠拢.这个词出现在不同的地方,有不同的含义.如果股价H股向A股回归就是第二个意思.如果是发行H股向A股回归就是第一个意思.

因为国内那时的股民过于疯狂,国内当时的股票供给量少,造成股票泡沫过大!国家为了减少泡沫破裂而造成股价狂跌的风险并且出于稳定市场,则只有让大蓝筹回归从而扩大市场供给量稳定股票价格! 亦可以说,这些大蓝筹是国家宏观调控的牺牲品来的!601857一样也是国家宏观经济调控手段的牺牲品!

指的内地注册的公司原来在香港上市现在又回归到A股上市当然可以两地同时上市

6，中概股回归A股是什么意思

首先，中概股是外国或香港证券市场对中国概念股的简称，就是说这些公司主要业务在中国，但在外国或香港上市。　　中概股回归A股的意思是，在国外上市的中国企业进行私有化，然后回到A股重新挂牌上市，或者借壳上市。　　中概股回归的主要动机是跨市场套利，因为国内的估值远远高于相同资产的国外的估值。中概股平均市盈率仅为13倍，而国内的中小板和创业板市盈率高达45倍和67倍。估值水平的巨大差异就形成了天然的套利机制——将中概股私有化，然后来A股上市套现。最早进行此操作的是著名的股票“暴风科技“。　　以A企业去美国上市为例，一亿股本，拿出20%的股份融了2个亿的美金，那么市值就是10亿，股价是10元。结果一年盈利2亿，反而股价跌到了5块，市盈率可是2.5倍。而A股市场同行业的公司有100倍的市盈率，A企业股东觉得不能再美国继续发展了，要回到A股的怀抱。于是以8块的价格私有化了20%的股份（意思是当年融了2个亿，现在1.6亿买回来了，比现股价高30%，一般会同意），拿到A股上市，100倍市盈率，市值炒到2*6*100=1200亿。

depository receipts，存托凭证，是指在一国流通的代表外国公司有价证券的可转让凭证。按其发行或交易地点之不同，被冠以不同的名称，比如美国（america）的存托凭证就叫adr，欧洲（european）的叫edr，咱中国（chinese）的自然就叫cdr咯。可以在基本不改变现行法律框架的基础上，实现境外上市公司回归a股。鉴于中国目前的法律框架及相关规定，注册地在海外的公司并不能直接在a股上市。而若采取cdr的方式，则相对方便很多，上市手续简单，发行成本低。比如baj在美国上市都是发行adr的方式。多数中概公司都是以发行存托凭证（dr）的方式在美股上市。这又是为什么呢？当前在美国上市的知名中概公司中，多数注册地并非在美国，很多是在开曼群岛等第三地，百度、阿里、京东、网易、新东方、携程网等都是这种情形。根据美国有关证券法律的规定，在美国上市的企业注册地必须在美国，注册地不在美国的企业，就只能采取存托凭证的方式进入美国的资本市场。所以，这些公司在美股市场都是通过发行adr的方式实现上市，而非直接发行普通股。为使dr能最大限度地代表相应公司的股票，一般公司会在dr与普通股票之间规定一个兑换比例。在美股上市的很多中概公司adr与普通股之间的兑换比例是1:1。比如1份阿里巴巴adr就相当1股阿里巴巴股票。

7，如何通俗易懂地解释支持向量回归

超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。d>D, 豌豆d在数轴上就是在d左边就是米粒，右边就是绿豆，这是一维的情况。但是实际问题没这么简单，考虑的问题不单单是尺寸，一个花的两个品种，怎么分类？假设决定他们分类的有两个属性，花瓣尺寸和颜色。单独用一个属性来分类，像刚才分米粒那样，就不行了。这个时候我们设置两个值尺寸x和颜色y.我们把所有的数据都丢到x-y平面上作为点，按道理如果只有这两个属性决定了两个品种，数据肯定会按两类聚集在这个二维平面上。我们只要找到一条直线，把这两类划分开来，分类就很容易了，以后遇到一个数据，就丢进这个平面，看在直线的哪一边，就是哪一类。比如x+y-2=0这条直线，我们把数据(x,y)代入，只要认为x+y-2>0的就是A类，x+y-2<0的就是B类。以此类推，还有三维的，四维的，N维的属性的分类，这样构造的也许就不是直线，而是平面，超平面。一个三维的函数分类：x+y+z-2=0，这就是个分类的平面了。有时候，分类的那条线不一定是直线，还有可能是曲线，我们通过某些函数来转换，就可以转化成刚才的哪种多维的分类问题，这个就是核函数的思想。例如：分类的函数是个圆形x^2+y^2-4=0。这个时候令x^2=a; y^2=b,还不就变成了a+b-4=0 这种直线问题了。这就是支持向量机的思想。机的意思就是算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法支持向量意思就是数据集种的某些点，位置比较特殊，比如刚才提到的x+y-2=0这条直线，直线上面区域x+y-2>0的全是A类，下面的x+y-2<0的全是B类，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫这些点叫“支持点”（意思就是有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点(x,y)就是二维向量，三维度的就是三维向量（ x,y,z)。所以 “支持点”改叫“支持向量”，听起来比较专业，NB。所以就是支持向量机了。

超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值d，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。 d>d, 豌豆 d 在数轴上就是在d左边就是米粒，右边就是绿豆，这是一维的情况。但是实际问题没这么简单，考虑的问题不单单是尺寸，一个花的两个品种，怎么分类？假设决定他们分类的有两个属性，花瓣尺寸和颜色。单独用一个属性来分类，像刚才分米粒那样，就不行了。这个时候我们设置两个值尺寸x和颜色y. 我们把所有的数据都丢到x-y平面上作为点，按道理如果只有这两个属性决定了两个品种，数据肯定会按两类聚集在这个二维平面上。我们只要找到一条直线，把这两类划分开来，分类就很容易了，以后遇到一个数据，就丢进这个平面，看在直线的哪一边，就是哪一类。比如x+y-2=0这条直线，我们把数据(x,y)代入，只要认为x+y-2>0的就是a类，x+y-2<0的就是b类。以此类推，还有三维的，四维的，n维的属性的分类，这样构造的也许就不是直线，而是平面，超平面。一个三维的函数分类：x+y+z-2=0，这就是个分类的平面了。有时候，分类的那条线不一定是直线，还有可能是曲线，我们通过某些函数来转换，就可以转化成刚才的哪种多维的分类问题，这个就是核函数的思想。例如：分类的函数是个圆形x^2+y^2-4=0。这个时候令x^2=a; y^2=b,还不就变成了a+b-4=0 这种直线问题了。这就是支持向量机的思想。机的意思就是算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法支持向量意思就是数据集种的某些点，位置比较特殊，比如刚才提到的x+y-2=0这条直线，直线上面区域x+y-2>0的全是a类，下面的x+y-2<0的全是b类，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫这些点叫“支持点”（意思就是有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点(x,y)就是二维向量，三维度的就是三维向量（ x,y,z)。所以 “支持点”改叫“支持向量”，听起来比较专业，nb。所以就是支持向量机了。