基于混合多階多變量模糊時間序列和遺傳算法的股票預(yù)測模型.pdf

1、中國自1985年發(fā)行第一支股票，到股票市場的不斷發(fā)展和完善，僅用了20多年的時間，這是中國經(jīng)濟(jì)改革的輝煌成果。自滬深兩個交易所成立以來，我國股票市場高速成長，不斷擴(kuò)大發(fā)展，如今在金融市場中占有舉足輕重的地位。然而，投資和風(fēng)險是并存的，股票也不例外。
　　截至目前，已提出很多股市價格預(yù)測的方法，并且隨著在股市分析領(lǐng)域中計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用的擴(kuò)大和普遍，新的指標(biāo)分析法也在不斷地被提出。
　　由于股票價格序列符合時間序列的一般特征，而模

2、糊時間序列技術(shù)對數(shù)據(jù)的要求正符合股票數(shù)據(jù)的特點，所以本課題以模糊時間序列為主線研究股票預(yù)測問題。這篇論文將首先介紹一些傳統(tǒng)的股票預(yù)測方法以及模糊時間序列在股票預(yù)測問題上的研究現(xiàn)狀，并比較它們的優(yōu)缺點。在此基礎(chǔ)上，對傳統(tǒng)的模糊時間序列預(yù)測模型做以下改進(jìn):
　　第一，眾所周知，股票價格是受歷史數(shù)據(jù)影響的。一天的股價不僅與其前一天的股價有關(guān)系，也與其前幾天的股價有關(guān)系，而傳統(tǒng)的單階模糊時間序列模型是無法做到關(guān)聯(lián)前幾天的股價的。所以，本課

3、題采用混合多階模糊時間序列予以改進(jìn)。
　　第二，現(xiàn)如今，投資者也經(jīng)常使用技術(shù)指標(biāo)對股票的未來走勢進(jìn)行分析與預(yù)判，所以本課題又將ROC、STOD、KDJ的J值、MACD四個指標(biāo)引入到預(yù)測中，即多變量模糊時間序列。
　　第三，使用阻尼指數(shù)平滑法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得平滑的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但對測試數(shù)據(jù)不進(jìn)行任何處理。
　　第四，通過遺傳算法的選擇、交叉和變異算子迭代地獲得優(yōu)良的論域劃分，并啟發(fā)式地使用對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測均方根誤差