基于类内相关性的股票价格协同预测研究

发布时间：2017-09-26 00:13

  本文关键词：基于类内相关性的股票价格协同预测研究

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【摘要】：股票市场已成为我国经济的重要组成部分,关系到国计民生。因此,开发股票价格预测算法具有很强的理论和现实意义。当前的股票价格预测算法难以充分表征政策面等因素的影响,存在模型拟合误差和人为随机波动。本文在充分调研当前算法的基础上,提出了利用多支股票协同预测单支股票价格的思想,并设计了协同预测算法和算法架构：利用聚类算法将股票分类,利用当前算法预测类内各股票的初始价格,利用加权算法对初始预测价格加权,并给出了各模块常用的可填充算法；根据协同预测算法的功能和数据流向,重新划分了算法的功能模块,开发了协同预测软件,可对数据库进行管理、输出最终的预测结果和过程信息,为其它应用提供了信息参考；最后分析了协同预测算法性能和影响因素,证明了协同预测算法具有更好的准确性和稳定性；本文的研究提供了一种新的股票价格预测思路,扩展了股票研究的方向,设计了可直接应用的预测软件,对股票价格预测的研究具有一定的参考和指导意义。
【关键词】：协同预测算法 股票价格 预测软件 股票聚类 反距离加权
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1. 引言7-13
• 1.1. 研究背景与意义7-8
• 1.2. 研究现状综述8-10
• 1.2.1. 传统指标分析8-9
• 1.2.2. 时间序列分析9
• 1.2.3. 人工智能分析9-10
• 1.3. 研究目标与内容10-11
• 1.3.1. 研究目标10-11
• 1.3.2. 研究内容11
• 1.4. 本文的结构安排11-13
• 2. 股票价格协同预测算法13-26
• 2.1. 算法原理与流程13-15
• 2.1.1. 算法原理13-14
• 2.1.2. 算法架构与流程14-15
• 2.2. 数据清洗15-16
• 2.3. 数据规范化与反规范化16-18
• 2.4. 股票聚类算法18-22
• 2.4.1. 常用的聚类算法综述18
• 2.4.2. k-means算法18-19
• 2.4.3. ISODATA算法19-22
• 2.5. 股票初始价格预测算法22-24
• 2.5.1. ARIMA模型22-23
• 2.5.2. RBF神经网络算法23-24
• 2.6. 加权算法24-25
• 2.7. 本章小结25-26
• 3. 股票价格协同预测软件26-38
• 3.1. 软件总体介绍26-28
• 3.1.1. 软件开发环境26
• 3.1.2. 软件功能架构26-28
• 3.2. 数据库管理模块28-30
• 3.2.1. 数据库设计28
• 3.2.2. 数据库管理28-30
• 3.3. 股票聚类模块30-31
• 3.4. 股票价格预测模块31-34
• 3.5. 结果展示模块34
• 3.6. 附加功能说明34-37
• 3.6.1. 界面自动缩放34-35
• 3.6.2. 信息提示35-37
• 3.7. 本章小结37-38
• 4. 股票价格协同预测算法性能分析38-45
• 4.1. 预测结果的准确性38-39
• 4.2. 预测结果的稳定性39-40
• 4.3. 算法性能的影响因素40-44
• 4.3.1. 聚类算法的影响40-41
• 4.3.2. 初始价格预测算法的影响41-42
• 4.3.3. 幂指数的影响42-43
• 4.3.4. 第二级加权系数的影响43-44
• 4.4. 本章小结44-45
• 5. 结论45-46
• 5.1. 本文的主要工作和贡献45
• 5.2. 下一步工作方向45-46
• 参考文献46-48
• 个人简介48-49
• 导师简介49-50
• 致谢50

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本文编号：920368