股价变动趋势预测研究——基于二元股票事件模型

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1、硕士学位论文题目:股价变动趋势预测研究—基于二元股票事件模型研究生马辉专业统计学指导教师沈炳珍教授完成日期2015年11月抗州电子种技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明，，独立进行研巧工作所取得的：所呈交的学位论文是本人在导师的指巧下成果。隨文中己经法明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果，巧已在文中臥明确方式标明。。对本文的研兜做出里耍巧献的个人和集体一切相关责任。申请学位胳义与资料若有不实之处，本人承担论文作者签么：曰期：７〇／年如／３辦学位论文使用授极说明－本人完

2、全了解杭州电子科技大学关于促留巧化用学位论文的规定，即：硏究生在校攻－ｉ，发衷论文：读学位期间论义；作的知识产权单位腐杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后或使用论文工作成果时署名单位化然为杭州电子科技大学。学校巧权巧留送交论文的复巧件，、化许杳闯和借阅论文，川心、化许采阳影印缩印或其；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容它站制乎段巧存论义）。（保密论丈在解密盾迸守此规定论文作者签名：辦曰期：知多月仍Ｓ指导教师签名日期：杭州电子科技大学硕士学位论文股价变动趋势预测研究--基于二元股票事件模型研究生：马辉指导教师：沈炳珍教授2015年11Di

3、ssertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterStudyofStockPriceMovementPredictionbasedonTheBinaryStockEventModelCandidate:HuiMaSupervisor:AssociateProfessorBingzhenShenSeptember，2015杭州电子科技大学硕士学位论文摘要证券市场是不稳定的和随机的，仅仅预测明天的股价趋势也是很困难的。但是，当我们建立了出色的、有良好构造的特征集模型，以获得不断变化的股价趋势

4、中隐藏的不易观察的属性时，我们的预测能力就会提高，就能够更好地估计股价的趋势。本文提出了一个可以更好地预测股票价格未来趋势的二元事件模型，它结合了各种常用的技术指标，并运用贝叶斯和支持向量机分类算法证明了该模型在预测准确性和速度方面的优势，预测准确率达到70%﹣80%左右。同时其回归测试表明，交易的累计回报率在30%以上。实验结果表明，在真实市场环境中本文建立的模型在预测准确性和累计回报方面表现良好。关键词：股票预测；回归测试；特征集I杭州电子科技大学硕士学位论文AbstractThevolatileandstochasticcharacteristicsofsec

5、uritiesmakeitchallengingtopredicteventomorrow’sstockprices.Betterestimationofstocktrendscanbeaccomplishedusingboththesignificantandwell-constructedsetoffeatures.Moreover,thepredictioncapabilitywillgainmomentumaswebuildtherightmodeltocaptureunobservableattributesofthevaryingtendencies.I

6、nthispaper,weproposeaBinaryStockEventModel(BSEM)andgeneratefeaturessetsbasedonitinordertobetterpredictthefuturetrendsofthestockmarket.WeapplytwolearningmodelssuchasaBayesianNaïveClassifierandaSupportVectorMachinetoprovetheefficiencyofourapproachintheaspectsofpredictionaccuracyandcomput

7、ationalcost.Ourexperimentsdemonstratethatthepredictionaccuraciesarearound70~80%inonedaypredictions.Inaddition,ourback-testingprovesthatourtradingmodeloutperformswell-knowntechnicalindicatorbasedtradingstrategieswithregardstocumulativereturnsby30%~100%.Asaresult,thispapersuggeststhato