基于模糊理论的金融数据预测模型与交易策略算法研究

发布时间：2020-03-28 02:44

【摘要】：随着信息时代的到来,为得到我们所需要的信息,人们在各个方面对数据处理的要求也越来越高,通过数据之间特有的相关联系能更好地帮助我们进行分析并作出判断,以便采取适当行动。而在金融领域,经济全球化持续发展的大环境下,金融投资已逐渐成为社会生活的一个重要组成部分,金融数据的信息化也正发挥着日益重要的作用。但是金融数据,包括日常股票交易在内,往往受到许多因素的影响,比如人的短期情绪、心理因素与产业发展趋势。因此,每日股票交易数据是高维且不确定的,其特点是固有的非线性,这些特点对股票交易决策提出了巨大的挑战。本文基于短期投资者角度围绕单只股票投资和多只股票组合投资展开了研究和分析,主要研究成果如下:(1)提出了一种基于模糊收益与波动的投资策略(简称FSPVIS),并进一步构建了基于BP神经网络的投资策略(简称NN-FSPVIS)。在第一个策略中,FSPVIS构造了一个全新的模糊推理机制。为了更好的进行股票交易决策,该机制将波动率和利率作为输入变量以引入经典操作交易规则,降低数据的不确定性。在此基础上,由于目前大多数现有的方法。只关注个股,很少考虑影响股票交易的社交网络关系,考虑股票市场的影响,建立了股票行业关系数学模型,并利用BP神经网络实现了模型参数的学习。相比日股票交易策略的现有计算方法,本文首次结合了波动率、利率、相关行业股票、买入和卖出份额等诸多因素,基于模糊理论,计算/获得股票交易的决策信息,并采用香港证券多家银行股票数据进行实验,结果表明本文方法有效提高了投资决策的准确性,且具有良好的稳定性。(2)提出了一种基于模糊推理机制的多目标组合投资策略。考虑到收益率的不稳定性,用历史收益率无法很好的预测未来收益率,而FSPVIS中模糊推理机制的输出变量DA(Decision Acceptance)结合了收益率和波动率,并且吸收了投资者多年投资经验。为此本文利用DA替代历史收益率去预测未来收益,从而构建一个新的多目标组合投资模型。进一步利用模糊多目标优化算法,将其转化成一个单目标线性规划问题,并通过仿真实验证实了该策略的有效性。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F830.91;O159

【参考文献】

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5 黄军辉;傅沈文;;模糊控制理论的发展及应用[J];中国科技信息;2006年12期

6 张建勇,郭耀煌,李军;基于顾客满意度的多目标模糊车辆优化调度问题研究[J];铁道学报;2003年02期

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3 夏毅;基于神经网络和遗传算法的技术分析投资系统开发[D];清华大学;2003年

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本文编号：2603800