基于能量计算模型的贝叶斯网络股市态势预测算法

发布时间：2017-07-06 22:03

  本文关键词：基于能量计算模型的贝叶斯网络股市态势预测算法

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【摘要】：股市技术指标与股市走势之间存在不一致性,导致难以有效预测股市态势.文中通过对技术指标进行能量特性提取和特征融合,提出基于能量计算模型的贝叶斯网络股市态势预测算法.首先从能量角度提取技术指标蕴含的态势信息,给出技术指标能量计算模型及其概率分布,并分析技术指标能量分布的不一致性.然后利用贝叶斯网络对技术指标能量进行特征融合,引入分时状态特征能量,并融合技术指标能量,建立股市态势结构模型.最后基于股市态势与相关特征能量之间的条件概率函数,将能量约束关系引入到支持向量机中进行股市态势预测.选取上海证券综合指数3年的数据进行对比和分析,结果表明文中算法有效提升预测精度.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;安徽建筑大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 股市态势预测 能量计算 贝叶斯网络 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61175051) 国家科技支撑计划项目(No.2012BAJ08B01)资助
【分类号】：F830.91;TP18
【正文快照】： 1引言股市是一个非线性、高噪音的动态复杂系统,影响股市的因素众多且复杂多变,股市预测方法研究受到学者的广泛关注.目前关于股市预测的研究大多集中于股票价格和股市波动值的预测,而对股市态势的预测相对较少.早期对股市预测的研究主要基于股票数据服从正态分布的假设,采用，

本文编号：527917