基于背离特征和风险偏好分析的股价态势预测研究

发布时间：2017-08-24 15:25

  本文关键词：基于背离特征和风险偏好分析的股价态势预测研究

  更多相关文章： 背离特征 风险偏好 贝叶斯网络 马尔科夫毯 滑动窗口

【摘要】：股票市场是企业融资和股民投资的重要手段,股市预测研究对投资者、企业、政府政策制定都具有重大的理论与现实意义。在上证大盘中常出现股价走势与技术指标走势不一致的现象,使传统的股价态势预测模型缺乏可解释性及预测效果不佳；同时,指标的背离功能可以用于指导投资者预测风险和寻找买入机会,其中风险偏好是表达投资者对于股市技术指标背离的容忍程度。论文综合股市背离特征和投资者风险偏好及二者关系研究大盘走势,具体研究工作如下：第一,首先进行MACD指标背离特征的提取及背离程度的计算,然后根据特征的背离程度值和收盘价,利用BP网络进行股价态势预测。由于在市场风险偏好高时,特征背离与股价态势之间相关性很弱,因而在此基础上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,根据风险偏好与背离特征之间关系的变化,构建一种背离特征和风险偏好分析的股价态势预测方法(RPDCA).第二,为了在没有背离特征也能利用风险偏好因素预测股市,并针对风险偏好类型会随着股市流动而变化的问题,引入基于时变风险偏好的多背离特征股市预测算法(MDC-VRPA)。首先根据贝叶斯网络学习多种指标与股价走势的关系,利用马尔科夫毯选取与目标节点关系最密切的节点,作为风险偏好的组成因素；然后将滑动窗口固定在待预测股市的时间段内,提取窗口内马尔科夫毯节点的流数据和多背离流特征,将流数据代入到风险偏好度量模型以得到当前风险偏好程度；进而,通过对多背离流特征进行同源累加处理,建立最终预测模型；最后,通过后移滑动窗口,来跟踪提取特征,实现股市预测的连续性。实证表明MDC-VRPA算法具有更高的预测准确率及更广泛的适用范围。
【关键词】：背离特征 风险偏好 贝叶斯网络 马尔科夫毯 滑动窗口
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F830.91
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• abstract9-16
• 第一章 绪论16-22
• 1.1 课题研究背景及意义16
• 1.2 国内外研究现状16-19
• 1.3 股市预测的难点分析19
• 1.4 论文的主要工作及创新点19-20
• 1.4.1 论文的主要工作19-20
• 1.4.2 论文的创新点20
• 1.5 课题来源及论文组织结构20-22
• 1.5.1 课题来源20-21
• 1.5.2 论文组织结构21-22
• 第二章 基础理论概述22-30
• 2.1 贝叶斯网络基础知识22-24
• 2.1.1 贝叶斯定理22
• 2.1.2 贝叶斯网络22-24
• 2.2 贝叶斯网络的应用24-26
• 2.2.1 因果贝叶斯网络24-25
• 2.2.2 马尔科夫毯25-26
• 2.3 股市背离特征研究内容26
• 2.4 股市风险偏好研究内容26-27
• 2.5 神经网络概述27-29
• 2.5.1 神经网络理论基础27-28
• 2.5.2 BP神经网络算法28-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 特征背离与风险偏好分析的股价态势预测方法30-44
• 3.1 引言30-31
• 3.2 相关基础知识简介31-33
• 3.2.1 边的熵与结构熵31-32
• 3.2.2 非对称信息熵32
• 3.2.3 效用函数32-33
• 3.3 背离特征股价预测算法DCPA33-35
• 3.3.1 MACD能量柱背离计算33
• 3.3.2 MACD白线背离WD计算33-34
• 3.3.3 DCPA算法34-35
• 3.4 股市风险偏好程度计算35-37
• 3.4.1 股市风险偏好因素的提取和量化35-36
• 3.4.2 股市风险偏好的计算36-37
• 3.5 RPDCA股价预测算法37-40
• 3.5.1 相关关系分析38-39
• 3.5.2 RPDCA算法39-40
• 3.6 实验分析与比较40-43
• 3.6.1 BP神经网络的构建40
• 3.6.2 实验结果与对比实验40-42
• 3.6.3 评价标准42
• 3.6.4 结果分析42-43
• 3.7 本章小结43-44
• 第四章 基于时变风险偏好的多背离特征股市预测方法44-60
• 4.1 引言44-45
• 4.2 风险偏好组成因素及离散化45-50
• 4.2.1 成交量VOL指标45
• 4.2.2 换手率TR指标45
• 4.2.3 MACD指标45-47
• 4.2.4 RSI指标47-48
• 4.2.5 KDJ指标48-49
• 4.2.6 BOLL指标49-50
• 4.3 技术指标的提取50-51
• 4.3.1 构建贝叶斯网络50-51
• 4.3.2 提取股价走势的马尔科夫毯51
• 4.4 技术指标背离定义51-54
• 4.4.1 成交量背离VOLD计算52-53
• 4.4.2 RSI指标背离RSID计算53
• 4.4.3 KDJ指标背离KDJD计算53-54
• 4.5 基于时变风险偏好的多背离特征股市预测54-57
• 4.5.1 滑动窗口机制54-56
• 4.5.2 时变风险偏好程度计算56
• 4.5.3 MDC-VRPA股市预测算法56-57
• 4.6 实验过程及结果分析57-59
• 4.6.1 实验数据及处理57
• 4.6.2 对比试验与结果分析57-59
• 4.7 本章小结59-60
• 第五章 总结与展望60-62
• 5.1 论文工作总结60-61
• 5.2 工作展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况66-67

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本文编号：732057