本文關(guān)鍵詞：基于行為特征和分形降維的股價趨勢預(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 股價預(yù)測 行為特征 分形降維 特征選擇 支持向量機(jī)

【摘要】：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的飛速發(fā)展,這些技術(shù)被越來越多地應(yīng)用在金融領(lǐng)域中的股票市場上。在大部分股價預(yù)測研究中,股票指標(biāo)被廣泛地應(yīng)用在各種預(yù)測模型中。作為一個統(tǒng)計學(xué)的范疇,股票指標(biāo)根據(jù)一定的數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法,使用統(tǒng)計學(xué)數(shù)值來論證股價和買賣的趨向,證券市場上已有相當(dāng)數(shù)量的股票指標(biāo),本文在股票指標(biāo)基礎(chǔ)上提取新的行為特征用以預(yù)測股價趨勢。目前有很多相關(guān)的研究使用股票指標(biāo)數(shù)值通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法來預(yù)測股價趨勢,然而其中大部分研究只是把重點(diǎn)放在預(yù)測模型本身的改進(jìn)上,并沒有對作為輸入特征的股票指標(biāo)做進(jìn)一步的分析,僅僅把這些股票指標(biāo)的數(shù)值單純地作為模型的輸入特征,而沒有考慮到指標(biāo)當(dāng)初被設(shè)計時的使用方式。為了提高股價預(yù)測模型的學(xué)習(xí)效率和預(yù)測效果,本文采用指標(biāo)統(tǒng)計分析手段優(yōu)化行為導(dǎo)向的股票指標(biāo)特征,并使用分形降維算法,發(fā)現(xiàn)其中冗余的股票指標(biāo),削減噪聲特征。部分行為導(dǎo)向的指標(biāo),即指標(biāo)的數(shù)值大小并無意義,只有指標(biāo)函數(shù)表現(xiàn)出穿插等特定的行為時才具有實(shí)際意義,如KDJ指標(biāo)。針對這樣的行為導(dǎo)向指標(biāo),本文采用對指標(biāo)間行為量化的方法,達(dá)到優(yōu)化指標(biāo)的目的。本文實(shí)驗驗證優(yōu)化后的行為導(dǎo)向指標(biāo)具備更好的區(qū)分度和預(yù)測能力。在指標(biāo)降維方面,對于傳統(tǒng)的降維方法如奇異值分解(SVD),其降維結(jié)果會破壞原數(shù)據(jù)集,難以對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。因此針對股票指標(biāo)特征集合這種特殊的數(shù)據(jù)集,本文改進(jìn)了一種基于分形維度的降維算法以適應(yīng)較大規(guī)模的股票指標(biāo)數(shù)據(jù)集的運(yùn)算,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了股票指標(biāo)篩選。通過實(shí)驗對比,新的分形降維算法表現(xiàn)出較好的性能,降維結(jié)果與SVD相近,并且在降維的基礎(chǔ)上能夠保留相對重要的股票指標(biāo)。本文實(shí)驗數(shù)據(jù)來自1991年至2015年的A股2000多只股票的日級交易數(shù)據(jù)集。本文使用優(yōu)化后的行為特征指標(biāo)以及基于分形維度的特征選擇算法,在支持向量機(jī)預(yù)測模型上的預(yù)測效果要優(yōu)于采用行為量化特征前和分形降維特征選擇算法前的預(yù)測效果,分別有將近1%以及3%左右的提升。
【關(guān)鍵詞】：股價預(yù)測 行為特征 分形降維 特征選擇 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;TP181
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-13
• 1.2.1 股價預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 分形降維方法的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡析12-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 股票指標(biāo)的特征提取方法研究15-28
• 2.1 行為類型特征提取15-23
• 2.1.1 MACD行為特征指標(biāo)的分析與設(shè)計15-18
• 2.1.2 KDJ行為特征指標(biāo)的分析與設(shè)計18-20
• 2.1.3 MA行為特征指標(biāo)的分析與設(shè)計20-23
• 2.2 數(shù)值類型特征提取23-25
• 2.2.1 成交量相關(guān)特征23-24
• 2.2.2 價格震蕩相關(guān)特征24-25
• 2.3 指標(biāo)特征的評價及篩選25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于分形維度的特征選擇算法28-42
• 3.1 基于數(shù)據(jù)集的分形維度相關(guān)概念29-30
• 3.1.1 分形維度基本概念29-30
• 3.1.2 分形維度在數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用30
• 3.2 基于分形維度的降維實(shí)現(xiàn)30-35
• 3.2.1 分形維度計算方法30-32
• 3.2.2 基于網(wǎng)格迭代的算法32-34
• 3.2.3 基于位置定位的算法34-35
• 3.3 股票特征的篩選方法35-37
• 3.4 特征篩選效果對比實(shí)驗37-41
• 3.4.1 CBF與LBF算法對比實(shí)驗37-38
• 3.4.2 分形降維特征選擇算法實(shí)驗與分析38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于行為特征的股價預(yù)測實(shí)驗與分析42-55
• 4.1 股價預(yù)測實(shí)驗平臺架構(gòu)42-43
• 4.2 股價預(yù)測實(shí)驗平臺的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)43-48
• 4.2.2 數(shù)據(jù)抓取模塊43-44
• 4.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊44-45
• 4.2.4 指標(biāo)特征計算模塊45-47
• 4.2.5 分形降維模塊47
• 4.2.6 支持向量機(jī)模塊47-48
• 4.3 股價預(yù)測實(shí)驗的設(shè)計與流程48-49
• 4.4 實(shí)驗結(jié)果及數(shù)據(jù)分析49-53
• 4.4.1 模型參數(shù)的影響分析49-51
• 4.4.2 行為指標(biāo)觀察窗口參數(shù)的影響分析51-52
• 4.4.3 預(yù)測窗口的影響分析52-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 結(jié)論55-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 致謝62

【相似文獻(xiàn)】

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