基于粒子滤波的股价预测方法

发布时间：2018-03-01 06:00

  本文关键词： 粒子滤波 NAR模型 正交最小二乘法(OLS) 状态空间模型 股价预测　出处：《统计与决策》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了准确的预测股票价格的趋势走向,文章提出了一种基于粒子滤波(PF)的股价预测方法。该方法首先对股价时间序列建立非线性自回归(NAR)模型,由此得到对应的状态方程和量测方程;然后将NAR模型的参数向量扩展到状态向量中,用粒子滤波方法联合估计NAR模型的状态和参数,进而实现股价的实时预测。仿真实验表明,基于粒子滤波的股价时间序列预测方法比传统的NAR模型预测精度更高。
[Abstract]:In order to accurately predict the trend of stock price, a method of stock price prediction based on particle filter (PFF) is proposed in this paper. Firstly, a nonlinear autoregressive model for stock price time series is established. The corresponding state equation and measurement equation are obtained, then the parameter vector of the NAR model is extended to the state vector, and the particle filter method is used to jointly estimate the state and parameters of the NAR model, and then the real-time prediction of the stock price is realized. The prediction accuracy of stock price time series based on particle filter is higher than that of traditional NAR model.
【作者单位】： 桂林电子科技大学数学与计算科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61261033;41201479;61062003;61162007) 广西自然科学基金资助项目(2013GXNSF-BA019270)
【分类号】：F830.91;O211.61

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本文编号：1550678