基于数据挖掘的股票指数涨跌概率推断

发布时间：2018-09-10 06:08

【摘要】：文章基于历史数据采用泊松分布对股票指数涨跌的动态过程进行拟合,选取合适的拟合评估函数确定最佳泊松分布拟合的参数值。在此基础上构建股票指数涨跌的概率分布函数来对股指涨跌进行预测。选取了上证综合指数、新上证综指和深证新指数进行检验,检验结果显示预测的结果较好,能在一定程度上对股票指数涨跌进行预测,技术分析在中国股票市场具有一定的效果。
[Abstract]:Based on the historical data, this paper uses Poisson distribution to fit the dynamic process of stock index rise and fall, and selects the appropriate fitting evaluation function to determine the parameters of the best fitting Poisson distribution. The new index of Shenzhen Securities Exchange and Shenzhen Securities Exchange is tested. The test results show that the forecast results are good. It can forecast the rise and fall of the stock index to a certain extent. The technical analysis has a certain effect in China's stock market.
【作者单位】： 湖南大学金融与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71103060)
【分类号】：F830.91;F224

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本文编号：2233595