基于模糊时间序列和群智能算法的股票价格波动预测研究

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6、TERSDISSERTATIONResearchofStockPriceFluctuationForecastingBasedonFuzzyTimeSeriesandSwarmIntelligenceAlgorithmsDecember2016摘要金融时间序列是金融市场中一种重要的数据类型。金融市场的价格波动就是一种金融时间序列，尤其是股票价格，它综合反映了经济发展的运行状况和企业的经营状况，是备受投资者关注的经济晴雨表。投资者根据金融市场价格的波动，来调整自己的投资组合策略，以达到规避风险和提高收益的目的。因此，对股票价格时间序列建模的研究显得

7、尤为重要。自金融市场产生以来，学者们一直在对证券市场上的价格变化(如股票、基金、汇率等)进行研究。他们认为股票价格时间序列具有高噪声、非平稳性和长期不可预测性等特点。很多经济学家根据金融时间序列预测的以上几个特点，从统计学角度提出了一些对金融时间序列进行预测的数学模型。从理论上来说，这些模型对真实的金融市场具有一定的参考意义，但是往往存在限制性的统计学假设前提，如正态性，稳定性等。而且，金融时间序列是一个复杂的、随机的、不确定的和非线性的系统，以带有诸多假设条件的传统方法来预测股票价格的波动显然是不准确、不客观的。同时，股票价格的波动受到多种因素

8、的影响，并且以不同阶数的时间序列来预测，结果也不尽相同，且预测精度难以保证。近年来，计算机、数据科学(数据挖掘、数据分析、机器学习)和人