【摘要】：根據(jù)艾略特波浪理論以及波浪理論中的各參數(shù)具有費(fèi)波納奇數(shù)列關(guān)系的特征,分析股票價(jià)格波形的特點(diǎn);運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出基于波形分解與重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法,給出具體的實(shí)現(xiàn)過程。研究結(jié)果表明:通過波形分解與重構(gòu),把原始價(jià)格時(shí)間序列分解為規(guī)律相對(duì)簡單、不同頻率范圍內(nèi)的子波動(dòng)序列來提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度,實(shí)現(xiàn)對(duì)特征不同的信號(hào)選取不同的參數(shù)模型進(jìn)行預(yù)測;采用傅里葉反變換擬合出股價(jià)波動(dòng)變化趨勢的曲線,以達(dá)到預(yù)測股價(jià)波動(dòng)變化周期的目的。
[Abstract]:According to Eliot's wave theory and wave theory, each parameter has the characteristic of Fibonacci series relation, and the characteristic of stock price waveform is analyzed. Based on the artificial neural network model, a neural network prediction method based on waveform decomposition and reconstruction is proposed, and the concrete realization process is given. The research results show that the original price time series can be decomposed into sub-fluctuation series in different frequency range to improve the prediction accuracy of neural network by means of waveform decomposition and reconstruction, and the original price time series can be decomposed into sub-fluctuation series in different frequency ranges to improve the prediction accuracy. It is realized to predict different parameter models of different signals with different characteristics. The Fourier inverse transform is used to fit the curve of stock price fluctuation trend in order to predict the change period of stock price fluctuation.
【作者單位】： 湖南商學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60573057) 湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2010GK3034)
【分類號(hào)】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2435075