个股走势预测的k-means聚类马氏链方法研究

发布时间：2020-07-21 20:40

【摘要】：随着金融市场的迅速壮大,股票渐渐成为人们一种很重要的理财方式。但是,由于政策、市场等的变化波动,股民们对股市的变化往往捉摸不透,在可能获得潜在收益的同时亦有可能遭受重大损失。故而提供一种行之有效的股价预测方法是很有意义的。本课题将统计学中的定性变量研究与数学定量变量的研究相结合,运用数据挖掘中的聚类算法,建立马氏链预测模型实现对个股价格走势的预测。以我国具体的股票为例,验证该方法的有效性,以便为广大股民提供更多的股价预测参考方案。首先,本文在比较分析众多聚类算法的基础上,选择最适合本课题数据特征的k-means聚类算法作为后续的研究重点,详细推导马氏链预测模型的建立过程,最终建立基于k-means聚类算法的马氏链个股走势预测模型。然后以中国移动股票为例,运用所建立的聚类马氏链预测模型进行了实证分析,模型的预测准确率为58.3%.而该模型的关键便是马氏链的状态划分问题,好的状态划分将使得模型的预测精度大大提升,故而本文综合考虑影响股价的多个重点指标,如收盘价、涨跌、涨跌幅来进行状态划分,解决了马氏链状态划分的难题,避免了主观臆想,这也是本文的创新点所在。最终,基于不断提高模型预测精度的目的,继续增加成交量这一指标进行状态划分,提出了改进的马氏链预测模型,使得模型的预测准确率提高了27.4%,最终达到85.7%,这说明了所建模型的合理性与可参考性,并可为广大股民提供一些可供参考的建议。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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本文编号：2764780