基于能量因果弹性演化的岭回归股市形态预测研究

发布时间：2024-04-03 02:45

　　由于股市波动的突变性,股市态势的有效预测仍然是一个难题。由于股票的波动具有一定的形态特征,这些形态能有效包容股市的突变性,提升态势预测效果；论文从股市形态特征出发,结合因果分析技术和弹性演化理论,并给予复杂系统从能量与空间的思想去研究股市态势的预测。项目的研究工作具有较高的显示意义以及应用价值。具体研究工作如下：(1)传统的股市预测方法难以有效的对股市态势进行预测,因而,基于典型的M形态,提出一种基于因果关系的岭回归预测股市态势算法(RRC算法)。RRC算法的基本思想：根据M形态的波动特征,结合能量思想,以M形态的边、波峰和波谷为结点,构建M形态的贝叶斯网络结构模型；然后,利用马尔科夫毯算法和非对称信息熵,得到M形态的局部因果结构；进而,引入因果强度的度量标准,将M形态因果关系引入到岭回归模型中对股市态势进行预测,并给出股市态势预测算法。(2)股市M形态的形成过程中长表现出波动性、平台、连阳线连阴线等特点,致使结点与边的能量转化方向不一致。针对这一缺点,在前期研究的基础上,提出了基于能量弹性演化岭回归股市态势预测算法(EE-RR)。该算法的基本思想是：首先构建M形态的贝叶斯网络结构,寻...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３．?１指数Ｍ形态??＇

３．２能量模型??３．２．１股票指数Ｍ形态描述：??股市指数形态常出现如图３．１所示的特征形态，由于该特征的形成过程中有??两峰且在两峰之间存在谷底，形如英文字母Ｍ，故称之为指数的Ｍ形态。??指数Ｍ形态的每条边上升或者下降的幅度，是由该边Ｗ及顶点的作用力决??定的，如Ｍ形态的第一....

图３．２?Ｍ形态顶点与边么间的贝叶斯网络??

合肥工业大学硕±学位论文（２）；由Ｓ化Ｐ?（１）中的能量值，运用Ｋ２算法构建Ｍ结点的贝目标节点的马尔科夫毯局部结构；??（３）：根据非对称信息摘计算公式（３．６）计算得到局部结构中信息贿，判断边的存在性及方向性；???（４）：根据边的贿（３．５）计算出局部结构中存在的边的贿；??....

图３．?３目标结点７的马尔科夫毯??

图３．?３目标结点７的马尔科夫毯??Ｆｉｇ．?３．３?Ｍａｒｋｏｖ?ｂｌａｎｋｅｔ?ｏｆ?ｔａｒｇｅｔ?ｎｏｄｅ?７??图３．２是Ｍ形态结点的贝叶斯网络，圓３．３是目标结点的马尔科夫毯。目标??节点是７?（Ｍ形态的第四个顶点），节点７的马尔科夫毯是１?（Ｍ形态的第一个??顶点）、....

图３．?４上证指数结点案例能量??Ｆｉｇ．?３．４?Ｃａｓｅ?ｎｏｄｅｓ?ｅｎｅｒｇｙ?ｏｆ?Ｓｈａｎｇｚｈｅｎｇ??

…Ｃ?３２３２．６９?３３３６．７４?３４４３．７?３３１３．２５?３２７６．５?３３２６．９４?３３５２．８１?１２０．１２??０３．０．２５??图３．４和图３．５分别是选取上证指数和深证成指具有典型的Ｍ形态的各结点??的能量变化图，主要是为了说明前面结点的能量值对后面结点的影....

本文编号：3946595