近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,量化投資逐漸在金融投資領(lǐng)域興起,其中股票的量化投資最具代表性。但在股票市場(chǎng)中,股票交易頻繁且復(fù)雜,股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)困難,使得普通投資者很難把握股票價(jià)格趨勢(shì)的變化規(guī)律。另外,許多量化投資策略僅是把交易思想直接借助計(jì)算機(jī)的輔助來實(shí)現(xiàn),策略本身自適應(yīng)性較弱、通用性較差。目前股市仍然存在股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低、投資收益率低、投資風(fēng)險(xiǎn)大等問題。針對(duì)上述問題,本文將人工智能技術(shù)應(yīng)用于股票量化投資中,設(shè)計(jì)了全新的股票量化投資決策模型。模型包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和投資決策三個(gè)模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊實(shí)現(xiàn)股票數(shù)據(jù)的修剪和信息匯總,并使用交易數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)兩類,保證數(shù)據(jù)的全面性。趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊提出一種股價(jià)趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)預(yù)測(cè)算法PLR-IRF（Piecewise Linear Representation-Improved Random Forest）,實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)提取、分類和預(yù)測(cè)。該算法是對(duì)分段線性表示（Piecewise Linear Representation,PLR）和隨機(jī)森林（Random Forest,RF）算法的優(yōu)化,可以實(shí)現(xiàn)PLR算法中閾值的自動(dòng)設(shè)定,并使用遺傳算法（Ge... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?ＲＦ分類器基本訓(xùn)練過程??根據(jù)圖２－１所示，ＲＦ分類器的訓(xùn)練過程可總結(jié)為以下四步：??

圖２－２交互過程??

圖３－１量化投資決策模型整體結(jié)構(gòu)圖??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3554273