股票投资短期预测的多模匹配识别算法

发布时间：2017-09-21 00:46

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【摘要】：从股票投资预测的技术发展方向来看,不同人工智能学习算法之间的组合学习日益得到关注。基于组合学习的思想,提出了股票投资短期预测的多模匹配识别算法(MPMA)。算法通过迭代计算数据采样频率、聚类分组、模式匹配将股价预测和涨跌预测纳入到一个统一的学习框架中,建立起不同人工智能学习算法之间的组合学习模型。实验结果表明,所提算法具有较好的预报和泛化能力。
【作者单位】： 中国科学院大学金融科技研究中心;
【关键词】： 股票投资 短期预测 人工智能 聚类 分类 回归
【基金】：齐鲁证券校企合作研究基金资助项目(Y24101J1G2)
【分类号】：F832.51;TP18
【正文快照】： 0引言股票市场的预测是金融时间序列预测中一项具有挑战性的工作。作为市场经济的重要特征,股票市场可以及时地反映出国民经济的任何细微波动,因此股票市场具有多噪声、高度不稳定的特性。根据有效市场假说(Efficient MarketHypothesis,MH)[1],股票价格应当充分反映股票市场的

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

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1 刘辉煌;莫宪;饶彬;;基于Lotka-Volterra模型的中国股票市场非线性特征——一个生态学的视角[J];财经理论与实践;2014年04期

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3 俞国红;杨德志;丛佩丽;;ARIMA和RBF神经网络相融合的股票价格预测研究[J];计算机工程与应用;2013年18期

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中国硕士学位论文全文数据库 前1条

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【相似文献】

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本文编号：891412