【摘要】：多年來,許多股市預(yù)測者們嘗試了各種各樣的模型,方法來預(yù)測股市,諸如時間序列模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),馬爾可夫以及組合預(yù)測方法等等. 本文的研究內(nèi)容和研究成果主要包括以下兩個方面:第一,本文將數(shù)據(jù)挖掘方法中的聚類分析技術(shù)和馬爾可夫模型結(jié)合起來,本文主要預(yù)測滬深兩市指數(shù)連續(xù)兩天的變化情況,隨著預(yù)測天數(shù)的增加,狀態(tài)數(shù)隨預(yù)測天數(shù)呈指數(shù)增長.這時,每個狀態(tài)內(nèi)的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)不平衡.聚類分析的目地是從數(shù)據(jù)量的選取的角度出發(fā)的,數(shù)據(jù)量的不同會導(dǎo)致嚴重的不平衡問題,所以聚類分析是為了去除不平衡問題.第二,本文從條件概率的角度定義了一個很重要的統(tǒng)計量即噪聲信息熵.這個統(tǒng)計量具有非常重要的意義,就是它只跟初始狀態(tài)有關(guān),而跟下個狀態(tài)無關(guān).在此基礎(chǔ)上,提出了一個很重要的J值函數(shù).此函數(shù)可以用來評價在相同數(shù)據(jù)量的情況下,所建模型的噪聲信息,并實證分析了J值函數(shù)和上證指數(shù),深圳成指波動性的關(guān)系,結(jié)果顯示函數(shù)J和股市波動性有很大關(guān)系,說明由此函數(shù)定義的噪聲信息是有現(xiàn)實意義的,可以度量股市波動性的大小,給出了一種量化關(guān)系.此外還分析了函數(shù)J和模型正確性的關(guān)系,指出函數(shù)J和模型正確率沒有線性關(guān)系.上述兩個方面都是本文的創(chuàng)新之處,本文的一個很大的不足之處就是模型的預(yù)測準確度會隨著數(shù)據(jù)選取的變化而不同,從數(shù)據(jù)選取的角度本文指出了數(shù)據(jù)選取最佳的年份.正因為如此,模型不具有很好的可塑性,魯棒性,這是往后的研究者們的工作重心之所在. 總體上來說,此模型對上證指數(shù)的預(yù)測比深圳成指的預(yù)測正確率要高,意義也更大.從經(jīng)濟學角度可以使用此模型去預(yù)測那些對上證指數(shù)影響很大的權(quán)重股,可以為投資者購買這些股票提供科學合理的投資建議,比如何時購買,何時停時,這些都是蘊含在股票市場中的奧秘.
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：2765069