基于数据挖掘的股票预测研究

发布时间：2024-05-15 04:43

　　针对目前国内股市走势预测存在的问题,如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等,本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型,通过对预测过程及预测结果的分析,来寻求数据挖掘算法与股票预测的结合点。 本文使用了时间序列方法、马尔可夫链模型、人工神经网络模型对证券市场的价格进行建模和预测。应用时间序列方法预测时使用了简单一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法、两次指数平滑预测法。时间序列方法预测股票走势最为简单,但是误差过大。应用人工神经网络时,采用了BP算法和遗传算法来训练网络权值,同时使用动量法和学习率自适应调整相结合的策略,人工神经网络模型虽然预测效果最好,但是计算量过大。相对于前两种方法,马尔可夫链模型更适合对股票走势的预测,其计算量较小,虽然自身有些弊端,但是用多状态预测法可以弥补其自身的不足。改进方法后的马尔可夫链模型预测效果同人工神经网络模型的预测效果不相上下。

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4统计学人物及历史

，提高关注兴趣，对学生培养DIY裸眼3D成像具有启发意义，具有很高的应用价值和市场价值。目前该感官教具年份题目2012从数据到结论的统计学应用研究2012抽样调查在教育学中的应用2014基于互联网金融的大数据挖掘研究2014统计分布研究及实证分析2015基于股票市场预测的统计模型....

图5爱课堂在线平台表1部分统计学的大创题目

匝??嘌鳧IY裸眼3D成像具有启发意义，具有很高的应用价值和市场价值。目前该感官教具年份题目2012从数据到结论的统计学应用研究2012抽样调查在教育学中的应用2014基于互联网金融的大数据挖掘研究2014统计分布研究及实证分析2015基于股票市场预测的统计模型研究2015基于市....

图１分词算法比较表２４个数据库的新词识别

第３期梁士利，等：基于社交情感数据挖掘的股票市场预测研究博转基因评论）的新词识别，结果如图１所示．由图１可见，除了在携程酒店评论外，本文算法ＭＩ－ＨＬＲ在新词识别方面要优于ＭＥ、ＥＭＩ算法，表２列出了４个数据库中识别出的部分新词．图１分词算法比较表２４个数据库的新词识别数据库新词....

图2.2BP网络结构

、自学习功能，有别于传统方法，已在模式识别、自动化控制等就[30]。在国外，人工神经网络已经成为了投资公司及基金经理的。国内起步虽晚，但对于基于神经网络的股票预测系统也有一定经网络的应用按照面向的预测对象可分为这三类。第一类为通过与弱势股来预测股票表现为优秀股，一般股，较差股。这....

本文编号：3973922