基于属性论方法与波恩斯坦基函数拟合技术的股市预测算法研究

发布时间：2020-06-04 05:45

【摘要】：随着经济的发展和人们投资意识的转变，股票已成为现代人生活中的一个重要组成部分，股票投资已成为社会公众谈论的中心之一，而股市的健康发展和繁荣也成为管理者和投资者关心和研究的重点。股票投资的收益与风险往往是成正比的，即投资收益越高，可能冒的风险越大。因此，股市预测方法的研究具有极其重要的应用价值和理论意义。但是股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性决定了这项任务的艰巨性。 本文在深入分析股票投资理论和股价预测方法的基础上，提出了利用属性论方法和波恩斯坦基函数拟合技术的股市预测算法。该算法充分考虑了历史因素对未来的影响。对于上市时间较长的股票，先将该股票的时间序列划分成若干宽度相等的数据窗口，通过对其股价时间序列进行相似性搜索，找到与当前股票时间序列数据窗口运行轨迹最为相似的数据窗口，这种相似数据窗口可能存在多个也可能没有。如果是第一种情况，即存在多个相似数据窗口，，这时再结合市场能量指标(MAV，PSY，OBV)作为二次判断的依据，最终找到最相似数据窗口，并利用数据窗口的滑动模型求出相应的滑动系数，从而预测该股次日的股价。如果是第二种情况或对于新上市的股票，因无历史因素可供参考，则使用波恩斯坦基函数拟合技术，把股票时间序列拟合出来。波恩斯坦基函数具有凸包性并具有一定的泛化能力，这一点可以作为预测算法的另一理论依据。 运用本算法编写的软件对大量的股票进行了实际预测，预测结果令人满意。证明了本算法简单、有效。为了和神经网络方法作个比较，我们还设计了一个遗传神经网络，并用此遗传神经网络对相同的股票进行了相同的预测。在论文的最后提出了一些对本算法改进的思想。
【图文】：

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本文编号：2695969