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1、第7卷第1期哈尔滨工业大学学报(社会科学版)Vo.l7No.12005年1月JOURNALOFHIT(SOCIALSCIENCESEDITION)Jan.,2005文章编号:10091971(2005)01-0064-05小波包与混沌集成的股票市场预测新方法殷光伟郑丕谔(天津大学,天津300072)摘要:基于小波包变换和混沌理论提出了一种股票市场建模及其预测的新方法,既能刻划时间序列的规律,又能捕捉混沌状态的特征。首先,应用小波包变换对上证综指和深证成指日收益率序列进行三层分解,分别得到第三层从低频到高频八个频
2、率成分的时序,并在此基础上作进一步分析,结果表明中国股市存在混沌特性;然后,应用混沌理论分别建立从低频到高频八个时序的预测模型,分别对八个时序进行预测;最后,基于小波包理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始收益率序列的预测。与现有方法比较,该方法具有较高的精度和较大的应用范围。关键词:小波包变换;股票;混沌;预测中图分类号:F830.91文献标识码:AAnewstockmarketpredictingmethodbasedonintegrationofwaveletpacketandchaostheoryYINGu
3、ang-we,iZHENGPi-e(TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Anewmethodisproposedtopredictthestockmarketbasedonwaveletpackettransformationandchaostheory,whichcannotonlydescribeatimeseriesbutalsocapturethefeaturesofthechaos.First,byusingthewaveletpackettransformation
4、,ShanghaiCompositeIndex(SCI)andShenzhenSub-Index(SSI)dailygainrateseriesaredecomposedrespectivelyintoeighttimeseriespartsfromlowfrequencytohighfrequency,andfurtheranalysisofdecompositionindicatesthatthereexistsachaosinChinas'stockmarket.Then,byusingthechaostheory,thecha
5、oticmodelsareestablishedtopredicttheeighttimeseries.Finally,thepredictedresultsofchaoticmodelsarereconstructedbasedonwaveletpackettheory.Bydoingso,thepredictionoftheoriginalSCIandSSIdailygainrateseriescanbeobtained.Simulationresultsdemonstratethattheproposedmethodisofhig
6、hprecisionandhaswidepotentialapplications.Keywords:waveletpackettransformation;stockmarket;chaostheory;prediction股票价格预测的准确性为投资者所倍加关时,准确性较差;神经网络具有逼近非线性的能注,也是政府部门对市场有效监管的依据。为此,力,然而,当用它来预测股价时序时,其结果不很[1]众多国内外学者对股票价格预测模型的研究形成理想。中国股票市场是混沌的,由于混沌的一一个焦点。目前,对股票市场的预测已有许多方定的确定性,
7、对它只具有有限的预测能力。因此,法。它们在实际工作中有着重要指导作用,但仍股市的长期演化行为是不可预测的,而短期预测存在着某些不尽人意的地方,如时间序列模型适是可行的。然而,用混沌模型对股市进行短期预[2~3]合于线性时序的预测,但当用于预测非线性时序测时,效果也不尽人意。究其原因在于股市收稿日期:2004-08-20作者简介:殷光伟(1963-),女,辽宁沈阳人,沈阳工业大学副教授,天津大学博士后,从事金融工程、系统工程研究;郑丕谔(1942-),男,福建莆田人,天津大学教授,博士生导师,从事管理决策的生存理论方法及应用研究.第
8、1期殷光伟,等:小波包与混沌集成的股票市场预测新方法65是一个复杂系统,由于各种因素交织在一起,使得的。因此,有必要回顾一下小波变换。股价时序变得复杂,因此难以预测。图1为小波变换示意
