【摘要】： 針對(duì)目前國(guó)內(nèi)股市走勢(shì)預(yù)測(cè)存在的問(wèn)題,如預(yù)測(cè)過(guò)程計(jì)算量龐大、預(yù)測(cè)結(jié)果不理想等,本文使用數(shù)據(jù)挖掘中的幾種常用方法建立預(yù)測(cè)模型,通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)過(guò)程及預(yù)測(cè)結(jié)果的分析,來(lái)尋求數(shù)據(jù)挖掘算法與股票預(yù)測(cè)的結(jié)合點(diǎn)。 本文使用了時(shí)間序列方法、馬爾可夫鏈模型對(duì)證券市場(chǎng)的價(jià)格進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。應(yīng)用時(shí)間序列方法預(yù)測(cè)時(shí)使用了簡(jiǎn)單一次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法、一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法、兩次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法。時(shí)間序列方法預(yù)測(cè)股票走勢(shì)最為簡(jiǎn)單,但是誤差過(guò)大。相對(duì)于時(shí)間序列方法,馬爾可夫鏈模型更適合對(duì)股票走勢(shì)的預(yù)測(cè),其計(jì)算量較小,雖然自身有些弊端,但是用多狀態(tài)預(yù)測(cè)法可以彌補(bǔ)其自身的不足。改進(jìn)方法后的馬爾可夫鏈模型預(yù)測(cè)效果同真實(shí)走勢(shì)差距有較大縮短。
【圖文】：

使用DTS導(dǎo)入數(shù)據(jù)

使用ODBC建立連接
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.91

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