本文關(guān)鍵詞：基于分段線性表示和高斯過程分類的股票轉(zhuǎn)折點(diǎn)概率預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 分段線性表示 高斯過程分類 股票交易信號(hào) 概率預(yù)測(cè) 投資策略 風(fēng)險(xiǎn)偏好

【摘要】：針對(duì)股票交易過程中價(jià)格轉(zhuǎn)折點(diǎn)的預(yù)測(cè)問題,提出了一種基于分段線性表示(PLR)與高斯過程分類(GPC)相結(jié)合的股票價(jià)格轉(zhuǎn)折點(diǎn)預(yù)測(cè)算法PLR-GPC。該算法通過PLR提取股票歷史價(jià)格序列的轉(zhuǎn)折點(diǎn),對(duì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行分類標(biāo)記,建立基于GPC的股票價(jià)格轉(zhuǎn)折點(diǎn)預(yù)測(cè)模型,以上述股票歷史價(jià)格序列對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,最終由預(yù)測(cè)模型對(duì)股票價(jià)格轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行概率解釋。將PLR-GPC與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPN)的PLR-BPN算法、基于加權(quán)支持向量機(jī)支持向量機(jī)(WSVM)的PLR-WSVM算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比:PLR-GPC在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率上高于PLRBPN與PLR-WSVM;在投資收益率上高于PLR-BPN,與PLR-WSVM持平。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PLR-GPC在股票價(jià)格轉(zhuǎn)折點(diǎn)的預(yù)測(cè)上是有效的,并且可以應(yīng)用在實(shí)際股票投資交易中。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 分段線性表示 高斯過程分類 股票交易信號(hào) 概率預(yù)測(cè) 投資策略 風(fēng)險(xiǎn)偏好
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61221063,U1301254,61473218) 國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA011003) 國家“111引智計(jì)劃”項(xiàng)目
【分類號(hào)】：F832.51;O211.61
【正文快照】： 0引言時(shí)間序列的分析預(yù)測(cè)問題一直是一個(gè)研究熱點(diǎn),在時(shí)間序列問題中金融股票價(jià)格的分析和預(yù)測(cè)是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域�，F(xiàn)有對(duì)股票價(jià)格的預(yù)測(cè)研究主要有兩種方法[1-2]:一種是關(guān)注短期內(nèi)股票價(jià)格變化的預(yù)測(cè),該研究方法不僅需要解決數(shù)據(jù)高頻變化帶來的問題,同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中不適合

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1050516