基于灰关联神经网络和马尔可夫模型的股票价格预测

发布时间：2017-08-20 17:13

  本文关键词：基于灰关联神经网络和马尔可夫模型的股票价格预测

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【摘要】：根据中国股票市场的随机波动性特点,提出一种基于灰关联神经网络与马尔可夫模型的股票价格预测模型.首先利用灰色关联分析来遴选反映价格波动趋势的关键性技术指标,然后利用误差后向传播的人工神经网络对收盘价格作粗预测,最后再用马尔可夫模型对收盘价格作精预测.实验结果表明,与传统预测模型相比,该模型能有效地提高股票价格短期预测的精度,且计算复杂程度较低.
【作者单位】： 洛阳理工学院数理部;武汉理工大学理学院;
【关键词】： 股票价格 灰色关联分析 人工神经网络 马尔可夫模型 预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51179146) 教育部人文社科基金项目(12YJAZH022) 湖北省商务厅科研项目(HBSW-2014-01)
【分类号】：TP183;O211.62;F832.51
【正文快照】： 股票市场的预测涉及复杂性科学,而经典的非线性函数值的估计和外推远不能适应股票市场的复杂性.我国股票市场由于受交易不透明、消息不对称、客户误导等多种因素的影响,股票价格的波动表现出奇异性特点,同时,国家宏观经济政策的不连续性,也导致股票市场人为波动性较大,给股票

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本文编号：707845