本文選題：時(shí)間平滑濾波算法 + 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年02期

【摘要】：指數(shù)分析常需處理海量數(shù)據(jù),所以,有同行用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合和預(yù)測(cè)證券指數(shù),并取得一定成果。然而,短期指數(shù)動(dòng)向,本質(zhì)上是隨機(jī)過程,直接擬合指數(shù)的效用值得懷疑。有鑒于此,文章先用時(shí)間平滑濾波算法(TSFA)處理證券指數(shù),再構(gòu)建時(shí)空統(tǒng)計(jì)參數(shù)--時(shí)空積,并用一階后向差分來合適地劃分時(shí)空積區(qū)間,從而得到指數(shù)走勢(shì)時(shí)空概率。最后,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)擬合該概率,從而為公司投資決策提供一個(gè)基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)面的量化參考值。
[Abstract]:Index analysis often needs to deal with massive data, so some peers use artificial neural network to fit and predict securities index, and obtain certain results. However, the short term exponential trend is essentially a stochastic process, and the utility of direct fitting index is doubtful. In view of this, this paper first uses the time smoothing filter algorithm (TSFA) to deal with the securities index, and then constructs the space-time product, which is a space-time statistical parameter, and then uses the first-order backward difference to divide the interval of the space-time product appropriately, and then obtains the spatio-temporal probability of the index trend. Finally, the probability is fitted with artificial neural network (Ann), which provides a quantitative reference value based on statistical data for investment decision.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)信息工程學(xué)院;南昌大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51167013)
【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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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1943012