發(fā)布時間：2017-07-20 00:14

  本文關(guān)鍵詞：特征背離和風(fēng)險偏好分析的股價態(tài)勢預(yù)測方法

  更多相關(guān)文章： 背離特征 風(fēng)險偏好 DCPA算法 效用函數(shù) RPDCA算法

【摘要】：由于股價走勢與技術(shù)指標(biāo)走勢存在不一致性,基于技術(shù)特征的股價態(tài)勢預(yù)測算法效果不佳。從特征背離角度提出了一種股價態(tài)勢預(yù)測算法(Deviated Characterisitics Predict Algorithm,DCPA),該算法首先進(jìn)行背離特征的提取,并計算特征的背離程度,然后根據(jù)特征的背離程度值和股票的收盤價利用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股價態(tài)勢預(yù)測。由于當(dāng)市場風(fēng)險偏好高時特征背離與股價態(tài)勢之間相關(guān)性很弱,因此在DCPA算法的基礎(chǔ)上提出了一種風(fēng)險偏好的股價態(tài)勢預(yù)測算法(Risk Preference Based Deviated Characterisitics predict Algorithm,RPDCA)。首先提取與風(fēng)險偏好相關(guān)的特征,利用風(fēng)險偏好計算模型獲得當(dāng)前的市場風(fēng)險偏好類型;進(jìn)而利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)風(fēng)險偏好、背離特征與股價走勢之間的關(guān)系,并利用結(jié)點非對稱信息熵分析風(fēng)險偏好與背離特征之間的依賴關(guān)系;最后根據(jù)風(fēng)險偏好與背離特征之間關(guān)系的變化,自適應(yīng)性地利用BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股價態(tài)勢。在實際數(shù)據(jù)上的實驗比較與分析結(jié)果表明,RPDCA算法在股市短期預(yù)測中具有更高的預(yù)測精度。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 背離特征 風(fēng)險偏好 DCPA算法 效用函數(shù) RPDCA算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61175051,61070131,61175033)資助
【分類號】：F830.91
【正文快照】： 1 引言 股票市場是一個不穩(wěn)定的非線性動態(tài)變化的復(fù)雜系統(tǒng),很多學(xué)者從技術(shù)指標(biāo)角度研究股票價格態(tài)勢。許興軍等人在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價趨勢分析中用收盤價、成交量和KDJ指標(biāo)等基本數(shù)據(jù)作為模型輸入[1];Chih-Ming Hsu等人在股市行情波段的特征提取中通過對日線平滑處理,將股

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：565468