股票市場是一個受到政治、經(jīng)濟、投資者心理等因素影響的復(fù)雜非線性系統(tǒng),其股價變動往往是非平穩(wěn)、擾動非高斯白噪聲的時間序列,因此運用傳統(tǒng)方法很難進行消噪和預(yù)測。小波分析是一種高性能的信號分析方法,是根據(jù)時-域局部化的要求發(fā)展起來的,有自適應(yīng)特性,被譽為數(shù)學(xué)顯微鏡,具有優(yōu)良的去噪能力和時-頻局部化分析的功能,特別適合非平穩(wěn)非線性信號的處理,廣泛應(yīng)用于信號處理、圖像壓縮和語音分析等眾多領(lǐng)域,對非平穩(wěn)時間序列具有良好分析能力。本文在研究背景及相關(guān)文獻梳理的基礎(chǔ)上,按照提出研究假設(shè)-數(shù)據(jù)搜集處理-仿真模擬實驗進行論證的思路,采用計算機仿真模擬實驗的方法,以上證綜指一個完整漲跌周期的收盤價作為樣本數(shù)據(jù),對股價信號進行小波包變換分析其在股票市場中的應(yīng)用。首先,本文選擇Symlets小波族中具有四階消失矩的“S4”對稱性小波基對上證綜指收盤價進行小波包非線性閾值消噪,研究了小波包變換消噪的顯著性和有效性;其次,在消除隨機性干擾的基礎(chǔ)上,針對傳統(tǒng)均線策略買賣信號滯后性的不足,根據(jù)不同分解水平的小波低頻分量能夠反映信號基本和次級趨勢且不具滯后性的特點,本文通過提取不同層次分解水平的低頻分量,對傳統(tǒng)均線策略進... 

【文章來源】：西北大學(xué)陜西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

正弦波（a）和幾種一維小波（b）

論文研究框架流程圖

傅立葉分析與小波分析使用的小波

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于小波低頻分量的量化擇時策略及仿真模擬[J]. 王峰虎,齊祥會,賀毅岳.  統(tǒng)計與決策. 2018(04)
[2]基于小波分析的股指期貨高頻預(yù)測研究[J]. 劉向麗,王旭朋.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2015(06)
[3]基于小波分析的ARIMA模型對上證指數(shù)的分析與預(yù)測[J]. 石鴻雁,尤作軍,陳忠菊.  數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2014(23)
[4]小波包多閾值去噪法及其在形變分析中的應(yīng)用[J]. 章浙濤,朱建軍,匡翠林,周璀.  測繪學(xué)報. 2014(01)
[5]我國量化(對沖)基金業(yè)績表現(xiàn)的比較分析[J]. 許紅偉,吳沖鋒,張翔.  投資研究. 2013(02)
[6]基于小波分析的可疑金融交易時間序列研究[J]. 張成虎,趙小虎.  現(xiàn)代管理科學(xué). 2009(07)
[7]小波分析方法在金融股票數(shù)據(jù)預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 杜建衛(wèi),王超峰.  數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2008(07)
[8]基于小波分析的時間序列數(shù)據(jù)挖掘[J]. 佟偉民,李一軍,單永正.  計算機工程. 2008(01)
[9]小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票平均線交易規(guī)則中的應(yīng)用[J]. 丁圣,高風(fēng).  計算機仿真. 2006(11)
[10]基于小波分析的上證綜指預(yù)測[J]. 高雷,任慧玉.  統(tǒng)計與決策. 2006(14)



本文編號：3241051