基于ARIMA模型的金融品种走势预测技术.pdf

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1、第25卷第7期计算机技术与发展Vo1．25No．72015年7月COMPUI．ERTECHNOLOGYANDDEVEL0PMENTJuly2015基于ARIMA模型的金融品种走势预测技术王成国，邓仲元，陈海文，蔡志平(国防科学技术大学计算机学院，湖南长沙410073)摘要：利用金融品种的历史数据开展数据挖掘，有效预测金融品种的走势，为投资者提供决策导向具有广阔的市场前景和应用价值。文中针对金融品种走势预测的应用需求，深入分析金融品种的时间序列特征，总结出其除了包含常见的非线性、非平稳、动态等特征外，还具有高噪音

2、和非正态等特点。基于求和自回归滑动平均模型，建立金融品种走势预测模型，通过实际数据验证了模型的有效性及预测的准确性。自回归滑动平均模型可用于金融品种的动态分析和短期预测。关键词：时间序列；差分自回归滑动平均模型；平稳；金融品种推荐；模型预测中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1673—629X(2015)07—0011—04doi：10．3969／j．issn．1673—629x．2O15．O7．003FinancialVarietyTrendPredictionTechnologyBasedonAR

3、IMAModelWANGCheng—guo，DENGZhong—yuan，CHENHai-wen，CAIZhi-ping(CollegeofComputer，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)Abstract：TheuseofdataminingbasedonhistoricaldataoffinancialproductsCanpredictthetrendofthefinancialvariety，andithaswidea

4、pplicationvalueandmarketprospects．Accordingtotheapplicationdemandoftheforecastofthefinancialvarietytrend，analyzethecharacteristicsofthetimeseriesofthefinancialvarietydeeply，andsummarizethatitnotonlycontainsthecommoncharacteristicsofnon—linear，non—stationarya

5、nddynamic，butalsohasthecharacteristicsofhighnoiseandnon-normaldistribution．Basedonautoregressivemovingaveragemodel，establishtheforecastingmodelofthetrendofthefinancialvarieties，andverifythevalidityofthemodelandaccu-racyofpredictiononthebasisoftheactualdata．T

6、heautoregressivemovingaveragemodelcanbeusedtodynamicanalysisandmakeashort—termpredictionoffinancialproducts．Keywords：timeseries；auto—regressiveintegratedmovingaveragemodel；steady；financialproductsrecommended；predictionofmodel0引言域等。近年来，研究人员开始开展其在金融领域金融投资产品(如黄

7、金)既能给投资者带来大的的应用，认为该方法可较好地用于金融品种的预测。收益，同时如果投资决策不当也会给投资者带来严重金融品种时间序列是金融运动过程中表现出的依灾难，因此黄金指数走势引起国际社会高度关注。探时间为序排列的数据序列，它是可得到的一个真实的讨有效的金融产品走势预测方法，为投资者提供决策有限数据集合。时间序列分析的ARMA模型是用来导向，对黄金走势的预测极具实用价值。分析这些数据的一种十分有效的方法，其可应用于：差分自回归滑动平均模型¨(Auto—regressive(1)预测金融品种序列未来的发展趋势

8、；IntegratedMovingAverageModel，ARIMA)是由英国(2)分析序列的基本趋势和随机项的组成情况；的GeorgeBox和GwilymJenkins在1970年初首次提(3)分析特定的样本数据集合，拟和理论模型，尤出的基于时间序列的一种著名的预测方法，又被人们其是数学模型，进而对模型的整体结构进行详细分析称为博克思一詹金斯模型、Box—Jenkins预测法。这种