特征背离和风险偏好分析的股价态势预测方法

发布时间：2017-07-20 00:14

  本文关键词：特征背离和风险偏好分析的股价态势预测方法

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【摘要】：由于股价走势与技术指标走势存在不一致性,基于技术特征的股价态势预测算法效果不佳。从特征背离角度提出了一种股价态势预测算法(Deviated Characterisitics Predict Algorithm,DCPA),该算法首先进行背离特征的提取,并计算特征的背离程度,然后根据特征的背离程度值和股票的收盘价利用BP网络进行股价态势预测。由于当市场风险偏好高时特征背离与股价态势之间相关性很弱,因此在DCPA算法的基础上提出了一种风险偏好的股价态势预测算法(Risk Preference Based Deviated Characterisitics predict Algorithm,RPDCA)。首先提取与风险偏好相关的特征,利用风险偏好计算模型获得当前的市场风险偏好类型;进而利用贝叶斯网络学习风险偏好、背离特征与股价走势之间的关系,并利用结点非对称信息熵分析风险偏好与背离特征之间的依赖关系;最后根据风险偏好与背离特征之间关系的变化,自适应性地利用BP网络预测股价态势。在实际数据上的实验比较与分析结果表明,RPDCA算法在股市短期预测中具有更高的预测精度。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： 背离特征 风险偏好 DCPA算法 效用函数 RPDCA算法
【基金】：国家自然科学基金(61175051,61070131,61175033)资助
【分类号】：F830.91
【正文快照】： 1 引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统,很多学者从技术指标角度研究股票价格态势。许兴军等人在基于BP神经网络的股价趋势分析中用收盘价、成交量和KDJ指标等基本数据作为模型输入[1];Chih-Ming Hsu等人在股市行情波段的特征提取中通过对日线平滑处理,将股

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