發(fā)布時(shí)間：2018-02-25 16:37

  本文關(guān)鍵詞： 流特征模式 同輩群體 傳動模型 股票走勢預(yù)測　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：股票走勢的預(yù)測對投資決策具有重要的指導(dǎo)作用。然而,股票走勢受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策、突發(fā)事件以及股市人為操控等因素的影響,使股票走勢難以有效預(yù)測。論文針對股票走勢的突變性和多變性問題,提出了基于流特征模式的股市跟蹤預(yù)測算法(SFM-PG)和基于傳動模型的股市預(yù)測算法(TM-PG),分別解決股票.短期走勢和中期走勢的預(yù)測問題,具體研究工作如下：(1)分析了將馬爾科夫毯模型和同輩群體分析方法相結(jié)合的可行性。傳統(tǒng)的同輩群體算法使用的是平均權(quán)重法對目標(biāo)對象的同輩群體建立跟蹤模型,論文使用加權(quán)平均法建立目標(biāo)對象的跟蹤模型,能夠使同輩群體中的成員更加緊密的跟蹤自己的目標(biāo)。(2)提出一種基于馬爾可夫毯和同輩群體的股市預(yù)測算法(SFM-PG).SFM-PG算法選取目標(biāo)股票的馬爾科夫毯作為其同輩群體,根據(jù)同輩群體之間的接近度,給出一種窗口跟蹤式預(yù)測模型,通過對同輩群體權(quán)重的動態(tài)更新進(jìn)行跟蹤式預(yù)測,減少股票數(shù)據(jù)分布非正態(tài)性對預(yù)測的影響；進(jìn)而,使用滑動窗口提取時(shí)序數(shù)據(jù)中的特征并形成流特征,通過與模式知識庫的匹配提取流特征模式,并利用與流特征模式對應(yīng)的知識調(diào)整預(yù)測結(jié)果,以減少由于突變所引入的預(yù)測誤差。針以上證行業(yè)板塊股票的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較高的預(yù)測精度。(3)在SFM-PG算法實(shí)證分析獲得實(shí)用性和有效性的基礎(chǔ)上,結(jié)合同輩群體算法和行為傳動性的思想,提出了TM-PG算法,對股票中期預(yù)測問題和綜合指數(shù)走勢行為之間的傳動性進(jìn)行了研究,對于股票的預(yù)測提供了另一種思路。對股票綜合指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果表明在中期預(yù)測上,該算法具有較好的預(yù)測精度,同時(shí)驗(yàn)證了綜指之間在走勢變化時(shí)具有傳動性。
[Abstract]:The prediction of stock trends plays an important guiding role in investment decision-making. However, stock trends are influenced by macroeconomic policies, emergencies and artificial manipulation of the stock market. It is difficult to predict the stock trend effectively. A stock market tracking forecasting algorithm based on flow characteristic mode (SFM-PGG) and a transmission model-based stock market prediction algorithm (TM-PGN) are proposed to solve the forecasting problems of stock, short term trend and medium term trend, respectively. The specific research work is as follows: (1) the feasibility of combining Markov blanket model with peer group analysis method is analyzed. The traditional peer group algorithm uses the average weight method to establish a tracking model for the peer group of the target object. In this paper, the method of weighted average is used to establish the target object tracking model. This paper proposes a stock market prediction algorithm based on Markov blanket and peer group. SFM-PGN. SFM-PG algorithm selects the Markov blanket of the target stock as its peer group. According to the closeness between peer groups, a window tracking prediction model is presented, which can reduce the influence of non-normal distribution of stock data on prediction by tracking the dynamic update of peer group weight. The sliding window is used to extract the features from the time series data and form the flow features. The flow feature patterns are extracted by matching the pattern knowledge base, and the prediction results are adjusted by using the knowledge corresponding to the flow feature patterns. In order to reduce the prediction error caused by sudden change, the experimental results of the stock market in Shanghai Stock Exchange show that the algorithm has a high prediction accuracy. Based on the empirical analysis of the SFM-PG algorithm, it has been proved to be practical and effective. Combined with the idea of peer group algorithm and behavior transmission, the TM-PG algorithm is proposed to study the transmission between the stock medium-term forecasting problem and the behavior of composite index trend. An empirical analysis of the stock composite index shows that the algorithm has better prediction accuracy in the medium term forecasting, and it also verifies that the composite index is drivable when the trend of the composite index changes.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.51;F224

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本文編號：1534344