深度计算的同辈群体股市态势预测算法

发布时间：2017-09-20 15:22

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【摘要】：针对同辈群体的同辈群体算法(PG)的不足,提出深度计算的同辈群体生成算法.首先计算目标股票和候选股票之间的波段相似性,然后通过对亲密度、相关性和活跃度的深度计算,生成目标股票的同辈群体,并证明深度计算生成的同辈群体质量优于PG算法.针对PG算法不具有预测功能,通过结合自回归(AR)模型与同辈群体算法,提出基于同辈群体的自回归股价态势预测算法(DPG-AR).DPG-AR利用深度计算生成同辈群体,实现同辈群体权重的动态更新,并利用AR模型预测目标股票态势.上海证券综合指数及对应个股的对比实验证明DPG-AR的优越性.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： 同辈群体算法 深度计算 自回归模型 态势预测
【基金】：国家重点基础研究进展计划项目(No.2013CB329604) 国家自然科学基金项目(No.61175051,61175033)资助~~
【分类号】：F830.91;O212.1
【正文快照】： 股票市场变化莫测[1],股票的价格态势受到众多因素的影响,如经济因素、政治因素、企业因素、心理因素和技术指标等[2],这些因素的变化使股票不断出现新波动模式[3],导致基于有监督学习的股票态势预测方法难以适应波动模式的不断变化.很多研究者从监督学习的角度研究股票价格波

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本文编号：888831