基于TSFA和ANN的指数走势时空概率拟合研究

发布时间：2018-05-27 17:00

  本文选题：时间平滑滤波算法 + 人工神经网络　； 参考：《统计与决策》2015年02期

【摘要】：指数分析常需处理海量数据,所以,有同行用人工神经网络来拟合和预测证券指数,并取得一定成果。然而,短期指数动向,本质上是随机过程,直接拟合指数的效用值得怀疑。有鉴于此,文章先用时间平滑滤波算法(TSFA)处理证券指数,再构建时空统计参数--时空积,并用一阶后向差分来合适地划分时空积区间,从而得到指数走势时空概率。最后,用人工神经网络(ANN)拟合该概率,从而为公司投资决策提供一个基于数据统计面的量化参考值。
[Abstract]:Index analysis often needs to deal with massive data, so some peers use artificial neural network to fit and predict securities index, and obtain certain results. However, the short term exponential trend is essentially a stochastic process, and the utility of direct fitting index is doubtful. In view of this, this paper first uses the time smoothing filter algorithm (TSFA) to deal with the securities index, and then constructs the space-time product, which is a space-time statistical parameter, and then uses the first-order backward difference to divide the interval of the space-time product appropriately, and then obtains the spatio-temporal probability of the index trend. Finally, the probability is fitted with artificial neural network (Ann), which provides a quantitative reference value based on statistical data for investment decision.
【作者单位】： 南昌航空大学信息工程学院;南昌大学机电学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51167013)
【分类号】：F830.91;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1943012