基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究

基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究

ID:35057738

大小:3.16 MB

页数:55页

时间:2019-03-17

基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究_第1页
基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究_第2页
基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究_第3页
基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究_第4页
基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究_第5页
资源描述:

《基于lvq对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、分类号:密级:专业学位研究生学位论文基于LVQ对股指期货交易信息分析的论文题目(中文)股票指数走势识别研究TheResearchonAnalysisofStockIndexFutures论文题目(外文)TransactionInformationtoIdentifyStockIndexTrendonLVQNeuralNetwork研究生姓名徐虹学位类别应用统计专业学位领域学位级别硕士校内导师姓名、职称严定琪副教授校外导师单位、姓名论文工作起止年月2015年3月至2016年4月论文提交日期2016年5月论文答辩

2、日期2016年5月学位授予日期校址:甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明:本人所呈交的学位论文,是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外,不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期:关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属兰州大学。本人完全了解

3、兰州大学有关保存、使用学位论文的规定,同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容:□可以公开□不宜公开,已在学位办公室办理保密申请,解密后适用本授权书。(请在以上选项内选择其中一项打“√”)论文作者签名:导师签名:日期:日期:兰州大学硕士学位论文基

4、于LVQ对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究基于LVQ对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究摘要随着股指期货市场投资者增多,交易量持续放大,它对股票市场的影响日益加深。本文旨在运用期货市场的技术分析方法,根据LVQ神经网络的分类模式,将沪深300指数期货(IF)和中证500股指期货(IC)的日行情信息作为输入向量,股票指数未来趋势作为输出向量,以技术分析的角度筛选股指期货日行情信息中对股票指数走势造成影响的变量。通过对输入向量以价格类别或成交量、交易量类别等形式组合,选择不同时间上市交易的股指期

5、货合约,研究期货市场交易信息中会对股票指数未来走势产生重要影响的因素,并且发现期货市场的量、价类别因素交互影响的关系。总体上,由于上市时间、交割到期日的差别,不同种类合约对价和量类别因素的敏感程度是不同的。具体而言,IC期货合约的各个连续指数和IF个别季月合约的量类别变量识别股指上升正确率高,IF当月连续和下季连续的量类别因素对股指下降识别正确率高;IF下月连续的价类别和量类别因素能分别识别股指上升和下降;但是IF隔季连续合约的价、量类别因素均对股指敏感性低。投资者可以根据当前期货市场交易信息的具体情况,依据

6、研究结果,对股票市场走势的进行判断,以辅助投资决策。关键词:LVQ,价量分析,沪深300期指,中证500期指,分类识别I兰州大学硕士学位论文基于LVQ对股指期货交易信息分析的股票指数走势识别研究THERESEARCHONANALYSISOFSTOCKINDEXFUTURESTRANSACTIONINFORMATIONTOIDENTIFYSTOCKINDEXTRENDONLVQNEURALNETWORKAbstractWiththestockindexfuturesmarketinvestorsincreasi

7、ngandtradingvolumeenlarging,itsimpactonthestockmarketbecomesmoredeepen.Inthisthesis,accordingtothetechnicalanalysismethodoffuturesmarketandclassificationmodelofLVQneuralnetwork,weselecttheShanghaiandShenzhen300IndexFutures(IF)andtheCSI500StockIndexFutures(I

8、C)daymarketinformationasinputvectorandthestockindexfuturetrendastheoutputvector.Intheviewoftechnicalanalysis,thevariablesthataffectthetrendofstockindexinstockindexfuturesdaymarketinformationareselected

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。