一种基于组合技术的股票预测方法的分析

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1、焉岛理工大学工学硕士学位论文特征以更好的泛化，并能搜索出统计方法所无能为力的数据空间的某些部分。同时，神经网络的信息利用能力较强，可充分利用各种信息，包括有明显因果关系的相关信息和隐含于各种关系间，无法用统计或其它显式方法表示的关系，神经网络的学习能力能尽快地对复杂环境及其变化做出较为合理的反应和有效预测。股票预测只有当预测模型参数的选取随着股市环境的不同而改变时，才会得出较好的预测效果，这些问题对于传统的预测方法是难以解决的【lo]。而利用神经网络上述特性及其非线性性质对股市进行预测，则可以通过数据本身的内在联系进行建模，在不断的学习中动

2、态地形成知识体系。这样所建造的模型具有良好的适应性和自学习能力，能够得到较好的预测效果⋯】，从而可以帮助投资人客观地分析股市形势，避开严重的投资风险，保持客观、理智的决策心态，辅助制定投资与操作决策，使投资人得到尽可能高的投资收益，达到其投资目的。1．2股票预测方法研究及应用现状1．2．1股票基础分析方法基础分析法【12J以经济学、财政金融学、财务管理学和投资学为理论基础，研究影响股市走势的基本要素。该方法认为股票的实际价值即理论价值，是与投资报酬率和资金利润率有直接、真实的联系：股票价值的升降反映了人们从各种途径得到的预期报酬的信息的变化

3、，当信息不全面、不充分或股票市场受供求关系、心理及政策因素影响时，股票价格即会与理论价格背离。因此，当市价低于理论价格时，即为购买股票的最佳时机，而当市价高于理论价格时，即为抛售的最佳时机。基础分析能够比较全面地把握证券价格的基本走势，应用也简单。但是．它对市场的反应迟钝，预测时间跨度相对较长，因此对市场短线操作缺乏指导意义。并且应用基础分析，要对统计数据进行整理和归纳，需要有较高的分析能力和专业技巧，因而对散户投资者而言，熟练地利用基础分析法指导投资操作比较困难。1．2．2股票技术分析方法进行股票的预测，最直接和最基本的方法是股票的技术分

4、析方法，该方法认为股票的价格是由供需关系决定的，企业的盈利水平和股息多少对股票价格影响很小，与基础分析法完全不同，它是运用股票价格的历史资料来判断整个股票市2青岛理工大学工学硕士学位论文场或某一股票价格的变动趋势及幅度，通过绘制图表进行形态分析与指标分析，确定操作策略。技术分析法可以分为三种类型113,14]：●判断股价趋势为主的趋势分析，如道琼斯理论、趋势线法、移动平均线等；●形状分析，如k线系统、整理与反转形态、波浪理论等；●人气指标，如成交量图、OBV指标等。技术分析者不必具备世界局势和经济条件等专业知识．只需一张图和一支笔就可对市场

5、进行预测。该方法的优点在于它的客观性和理性，有助于投资者保持冷静的心态。其缺陷在于：第一，买卖讯号的出现与最高或最低价格有一段距离，令投资人不易做出决定：第二，有时会有“走势陷阱”出现，使人无法看清讯号；第三，不能告诉投资人每次上升或下跌完成的时间。此外，目前的技术指标分析方法众多，各种方法之间差别巨大，对于投资者来说学习不易，掌握更难。到目前为止，虽然它仍是大多数投资者使用和依赖的分析预测方法，但是对它的改进和发展已经成为不可避免的事实。1．2．3混沌动力学预测股票自从六十年代，气象学家E．N．10renz发现了非线性系统的混沌现象之后【

6、嘲，美国的E．E．Peterl991年研究了“标准普尔500指数”，通过空间重构发现了系统混沌现象的存在f阍。我国学者也研究了上证综合指数，并发现了混沌现象的存在【阍。近年来，混沌理论的研究结果不断地被应用到经济学和工程学的各个领域，混沌理论刻划了混沌系统的运行机理和性质，与此同时经济系统中混沌现象不断被发现，因此自然而然地发展起来了利用混沌理论对股票预测进行研究。美国MatsIlba在1992年国际神经网络年会上，发表了关于混沌系统奇异吸引子的相关维数和用于市场预测神经网络的训练数据、训练次数之间经验关系的论文。在1995年的世界神经网络

7、年会上，总共500余篇文章中就有20多篇研究预测的应用。在1997年智能信息处理年会上，神经网络同混沌动力学理论结合己成为神经网络的一个发展方向。1．2．4采用人工智能技术预测股票计算机与人工智能技术的飞速发展，为股票市场建模与预测提供了众多的新技术和新方法，使得基于人工智能的股票预测技术迸展迅速。人工神经网络具有3青岛理工大学工学硕士学位论文广泛的适应能力、学习能力和映射能力等【18J，而模糊模型本质上就是一种非线性模型，因此，这类模型具有极强的泛化和适应能力。基于神经网络的股票预测方法，主要是利用神经网络进行股票价格数据的学习训练，然后

8、使用训练后的模型进行股市预测：采用模糊模型技术进行预测，主要是依据专家经验或统计方法建立模糊模型进行预测【191。1．2．5采用决策树技术预测股票数据挖掘(胁IlaMining)