【摘要】：證券市場是一個公認的呈現(xiàn)高度復(fù)雜性的非線性系統(tǒng),預(yù)測難度很大。傳統(tǒng)的聚類分析方法遇到強有力的挑戰(zhàn),如對高維空間的稀疏數(shù)據(jù)以及不規(guī)則分布具有任意形狀數(shù)據(jù)的分析。近鄰法由于在理論上進行了深入地分析,直至現(xiàn)在仍是模式識別非參數(shù)法中最重要的方法之一,包括基于各種特定度量的最近鄰法和K近鄰法。傳統(tǒng)近鄰分類算法應(yīng)用于證券價格預(yù)測時,需要在樣本間進行大量的比較,占用巨大的存儲空間和計算時間,并且當(dāng)決策錯誤產(chǎn)生的代價很大時,會導(dǎo)致較大的風(fēng)險。剪輯近鄰法通過一系列算法改進,避免了通常計量經(jīng)濟模型中特異數(shù)據(jù)影響模型參數(shù)的現(xiàn)象,同時克服了普通近鄰算法計算和存儲量大的的主要缺點,部分解決了當(dāng)數(shù)據(jù)維數(shù)過高時可能發(fā)生維數(shù)災(zāi)難的難題。本文針對證券價格日常波動的技術(shù)特征建立模型,試圖在對大量原始數(shù)據(jù)的重復(fù)剪輯近鄰法迭代預(yù)處理過程中,逐級篩選出對于聚類效果最顯著的特征數(shù)據(jù)或其組合,逐步分離出混合在原始數(shù)據(jù)中的噪聲和不確定因素,尋找最能反映股價波動規(guī)律的主導(dǎo)型變量和因素,在保證一定的預(yù)測正確率的同時盡量減少計算量,得到數(shù)量較少的對應(yīng)于各類別的代表性樣本,完成對輸入數(shù)據(jù)空間的分割,從而實現(xiàn)對于任何未知樣本都可以采用某種度量方式找到已知代表樣本中與其最相似的樣本,據(jù)以完成類別歸屬判斷,最終實現(xiàn)預(yù)測。本文采用重復(fù)剪輯和增加拒絕決策功能的改進算法進行預(yù)測,并結(jié)合中國滬深證券市場個股交易資料進行實證檢驗。結(jié)果表明和普通算法相比,預(yù)測正確率有明顯提高。本文通過對參數(shù)取值及其組合對預(yù)測結(jié)果影響的討論和算法的局部改進,從一個較新的角度得出一些有意義的結(jié)論。實證分析表明,運用具有拒絕決策功能的重復(fù)剪輯近鄰算法,對指導(dǎo)廣大投資者進行投資決策具有很強的實用性。
【圖文】：

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第2個規(guī)則的證明是顯而易見的，圖2.6表示一待識樣本及其當(dāng)樣本子集的關(guān)系。如果以X為圓心，B為半徑作圓，則圓與。的分布圓形區(qū)域不會相交，，因而嬌中任一樣本不可能比X的靠近X。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：F224;F830.91

【參考文獻】

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本文編號：2589221