股票信息處理分析系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、股票的股價序列是一個典型的時間序列,利用時間序列技術(shù)對股價序列進行研究分析有一定的理論意義和實用價值。通過研究時間序列相關(guān)理論和方法,將其應(yīng)用于股價序列,可發(fā)現(xiàn)股價時間序列的內(nèi)在變化規(guī)律,從而對其進行趨勢預(yù)測分析。研究利用股價時間序列建模技術(shù),并為投資者提供一個能自動化、智能化分析股市信息的工具,是本文的研究目標(biāo)。本文的主要研究內(nèi)容包含了以下幾個方面:
　　 (1)設(shè)計和實現(xiàn)了一個股票信息處理分析系統(tǒng),能實現(xiàn)用戶管理、技術(shù)分析、

2、條件選股等常規(guī)股票分析功能。
　　 (2)提出了一種改進的適用于股票股價序列的擬合算法,該算法的思想是采用斜率法和三角中線法相結(jié)合的辦法來尋找股票的股價關(guān)鍵趨勢點作為分段點,進而對序列進行分段線性擬合,最后在行情處理系統(tǒng)中對算法進行實現(xiàn)。在實證研究中,通過與幾種常見擬合算法的比較發(fā)現(xiàn),該改進的算法在數(shù)據(jù)壓縮和對股票趨勢的提取這兩個方面具有更好的效果;最后將此改進的算法融入到股票信息處理分析系統(tǒng)中,具有操作方便,能迅速獲取股票關(guān)鍵

3、信息等優(yōu)點。
　　 (3)針對如何選擇輸入特征向量能使支持向量機的預(yù)測效果更加精準(zhǔn)這一問題,本文提出了兩種改進的算法:一是運用關(guān)鍵點查找算法來對原始的股票信息進行特征選擇,選擇股價序列中能代表股票整體走勢的序列作為SVM的輸入特征向量;二是通過決策樹的信息增益法來判定股票輸入特征的重要程度,再根據(jù)信息增益值來對特征進行加權(quán)計算后作為SVM的輸入特征向量;最后將此兩種改進的算法融入到股票信息處理分析系統(tǒng)中,能在很大程度上提高了預(yù)測