融合三支聚类与分解集成学习的股票价格预测模型 被引量：2

1

作者 白军成 孙秉珍 +2 位作者 郭誉齐 陈有为 郭建峰 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期213-218,共6页

准确的趋势判断与实时价格预测是获得理想投资收益的有效途径。现实的金融市场受客观经济环境变化,投资者预期回报以及其他潜在因素影响,使得传统预测方法面临较多的挑战和压力。如何在不确定的环境中发现一种可靠的预测工具,提高预测... 准确的趋势判断与实时价格预测是获得理想投资收益的有效途径。现实的金融市场受客观经济环境变化,投资者预期回报以及其他潜在因素影响,使得传统预测方法面临较多的挑战和压力。如何在不确定的环境中发现一种可靠的预测工具,提高预测的准确性,将是值得深入探讨的科学问题。为了获得准确的预测,帮助投资者赢得最大利润,本文引入分解集成思想和三支决策理论,提出了一种基于三支聚类和分解集成的复合预测方法。首先,使用互补集成经验模态分解方法将原始时间序列分解成若干个相对平稳的子序列,实现降低原始时间序列复杂性的同时挖掘了隐藏的信息。其次,为了针对性地处理不同属性的子序列,构建了基于贝叶斯风险决策的概率粗糙集进行三支聚类。接着,为了避免输入信息的欠缺或者冗余信息的干扰,采用基于相空间重构的特征选择方法确定不同神经网络的输入结构。最后,将提出的方法应用于美股ANY价格预测和国际、国内的重要股票指数以及其成分股预测验证其有效性和实用性。同时为把粒计算思想方法与分解集成融合,构建复杂动态数据预测决策模型与方法进行了有益的尝试和探讨。此外,研究结果将为投资者的实际投资决策提供科学的支持与参考。 展开更多

关键词 三支聚类 互补集成经验模态分解 股票价格预测

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可解释性分层神经模糊网络的股票价格预测算法 被引量：1

2

作者 廖宏昊 胡峰 邓维斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3615-3621,共7页

针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(... 针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(BGWO),提出一种特征子集选择算法;提出一种规则消除的递归算法,进一步减少规则数量,提高规则的可解释性。实验结果表明,该模型在预测股票价格方面具有较高的准确性和可解释性。 展开更多

关键词 灰狼优化算法 层次自适应模糊神经网络 注意力机制 股票价格预测 可解释性 金融时间序列 规则消除

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基于VMD-CSSA-LSTM组合模型的股票价格预测 被引量：1

3

作者 黄后菊 李波 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期332-340,共9页

针对股票价格非平稳、非线性和高复杂等特性引发的预测难度大的问题,建立一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-Circle混沌映射的麻雀搜索算法(Circle Sparrow Search Algorithm,CSSA)-长短期记忆(Long Short-Term... 针对股票价格非平稳、非线性和高复杂等特性引发的预测难度大的问题,建立一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-Circle混沌映射的麻雀搜索算法(Circle Sparrow Search Algorithm,CSSA)-长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型——VMD-CSSA-LSTM.首先,利用VMD将原始股票收盘价数据分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量.然后,采用Circle混沌映射的SSA算法对LSTM神经网络的隐含层神经元、迭代次数、学习率进行优化,将最优参数拟合至LSTM网络中.最后,对每个IMF分量建模预测,将各分量预测结果叠加得到最终结果.实验结果表明,与其他模型相比,本文模型在多支股票数据集上的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及平均绝对百分比误差(MAPE)均达到最小,预测股票收盘价格误差在0附近波动,稳定性更优、拟合更佳、精确度更高. 展开更多

关键词 股票价格预测 变分模态分解 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 长短期记忆网络

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基于ARIMA模型的短期股票价格预测 被引量：93

4

作者 吴玉霞 温欣 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第23期83-86,共4页

文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时... 文章选取"华泰证券"250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测。实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考。 展开更多

关键词 时间序列分析 股票价格预测 创业板 ARIMA模型

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基于隐马尔可夫模型的股票价格预测组合模型 被引量：10

5

作者 朱嘉瑜 叶海燕 高鹰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第21期4945-4948,共4页

提出了一种用于股票价格预测的人工神经网络(ANN),隐马尔可夫模型(HMM)和粒子群优化算法(PSO)的组合模型-APHMM模型。在APHMM模型中,ANN算法将股票的每日开盘价、最高价、最低价与收盘价转换为相互独立的量并作为HMM的输入。然后,利用PS... 提出了一种用于股票价格预测的人工神经网络(ANN),隐马尔可夫模型(HMM)和粒子群优化算法(PSO)的组合模型-APHMM模型。在APHMM模型中,ANN算法将股票的每日开盘价、最高价、最低价与收盘价转换为相互独立的量并作为HMM的输入。然后,利用PSO算法对HMM的参数初始值进行优化,并用Baum-Welch算法进行参数训练。经过训练后的HMM在历史数据中找出一组与今天股票的上述4个指标模式最相似数据,加权平均计算每个数据与它后一天的收盘价格差,则今天的股票收盘价加上这个加权平均价格差便为预测的股票收盘价。实验结果表明,APHMM模型具有良好的预测性能。 展开更多

关键词 股票价格预测 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型优化 粒子群优化算法 人工神经网络

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基于混沌时序重构的股票价格预测研究 被引量：3

6

作者 彭岩 孙学惠 王庆余 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期777-781,共5页

应用非线性映射迭代模型,采用小波理论来辨识混沌模型中的参数,并通过对混沌时序进行预处理,可得到较好的预测结果.采用小波网络对非线性映射迭代模型中的参数进行辨识,辨识的准确程度较高.采用该模型对上海证券市场600063号股票的开盘... 应用非线性映射迭代模型,采用小波理论来辨识混沌模型中的参数,并通过对混沌时序进行预处理,可得到较好的预测结果.采用小波网络对非线性映射迭代模型中的参数进行辨识,辨识的准确程度较高.采用该模型对上海证券市场600063号股票的开盘和最高价格数据进行了建模和模型参数辨识,并据此做出相关预测,得到了满意的预测结果. 展开更多

关键词 混沌时序重构 股票价格预测 参数识别 小波理论

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灰色预测在股票价格预测中的应用 被引量：7

7

作者 吴菊珍 徐晔 龚新桥 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第1期139-140,共2页

关键词 股票价格预测 灰色预测 应用 灰色系统理论 灰色模型 GM模型

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股票价格预测模型研究 被引量：18

8

作者 沈巍 《财经问题研究》 CSSCI 北大核心 2009年第7期89-93,共5页

依据建模理论的不同,可将股票价格预测模型分为两大类,运用这两类模型对股票价格进行预测时各有特点。本文对这两类模型及其研究现状进行系统研究,将两类模型的特点进行比较分析,探讨股票价格预测模型在我国应用中存在的问题,并对未来... 依据建模理论的不同,可将股票价格预测模型分为两大类,运用这两类模型对股票价格进行预测时各有特点。本文对这两类模型及其研究现状进行系统研究,将两类模型的特点进行比较分析,探讨股票价格预测模型在我国应用中存在的问题,并对未来发展方向提出建议。 展开更多

关键词 股票价格预测 GARCH模型 SV模型 神经网络 灰色模型 支持向量机

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小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型 被引量：2

9

作者 常松 何建敏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期90-95,共6页

小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征 ,结合神经网络也就可获得更好的预测精度 .本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测 ,并为获得最优预测精度 ,本文利用遗传算法进行小波包最优分解... 小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征 ,结合神经网络也就可获得更好的预测精度 .本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测 ,并为获得最优预测精度 ,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择 .通过对上证综指的实证研究 ,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型 . 展开更多

关键词 小波包 神经网络 遗传算法 股票市场 预测精度 股票价格预测模型

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基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究 被引量：15

10

作者 王卫红 卓鹏宇 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期399-404,共6页

研究股票价格预测问题,针对影响股票价格因素多存在数据冗余,传统方法无法消除数据冗余,准确稳定预测股价非线性变化.为提高预测精度,在传统的支持向量机回归(Support vector regression,SVR)方法的基础上引入主成分分析(Principal comp... 研究股票价格预测问题,针对影响股票价格因素多存在数据冗余,传统方法无法消除数据冗余,准确稳定预测股价非线性变化.为提高预测精度,在传统的支持向量机回归(Support vector regression,SVR)方法的基础上引入主成分分析(Principal component analysis,PCA)和果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA),提出了一种PCA-FOA-SVR的股票价格预测方法.首先利用PCA对影响股票价格的因素进行分析降维,消除冗余信息,然后用果蝇算法优化SVR的参数,利用优化后的SVR对非线性变化的股票价格建模预测.最后利用PCA-FOA-SVR模型对宁沪高速(600377)股票价格数据进行仿真实验.实验结果表明:与传统的BP和SVR相比,PCA-FOASVR模型在股票价格预测中进一步减小了预测误差,有更高的预测精度,是一种有效可行的股票价格预测方法. 展开更多

关键词 主成分分析 支持向量回归机 果蝇优化算法 股票价格预测

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基于离散型隐马尔可夫模型的股票价格预测 被引量：16

11

作者 张旭东 黄宇方 +1 位作者 杜家浩 缪永伟 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期148-153,211,共7页

通过对股票收益率的统计分析,建立离散型隐马尔可夫模型(HMM),从而实现了对股票价格的预测。首先,计算某支股票一段时间内当天收盘价相对于前一天收盘价的收益率,再将其收益率按照等距离离散化,作为HMM的输入;其次,通过Baum-Welch算法训... 通过对股票收益率的统计分析,建立离散型隐马尔可夫模型(HMM),从而实现了对股票价格的预测。首先,计算某支股票一段时间内当天收盘价相对于前一天收盘价的收益率,再将其收益率按照等距离离散化,作为HMM的输入;其次,通过Baum-Welch算法训练HMM的参数,然后利用Viterbi算法得出观察序列对应的最优隐状态序列;最后,根据状态转移矩阵和输出概率矩阵求出后一天收益率的概率分布,并通过加权计算得出后一天的收益率,再通过收益率计算出对应的股票价格。实验结果表明:基于离散型的隐马尔可夫模型可以更好地预测未来的股价。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 股票价格预测 离散化

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MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型 被引量：5

12

作者 邓佳丽 赵凤群 王小侠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期257-263,共7页

为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去... 为了改善传统Fast ICA算法的稳定性和分离效率,基于Tukey M估计构造了一种新的非线性函数,提出了MTICA算法;并在此基础上结合SVR算法,建立了一种新的MTICA-AEO-SVR股票价格预测模型。用MTICA算法将原始股票数据分解为独立分量进行排序去噪,选择不同的SVR模型分别对各独立分量和股票价格进行预测。在SVR算法中引入了人工生态系统优化算法(AEO)选参,提高了模型的预测精度。通过对上证B股指数的实证分析,结果表明,MTICA-AEO-SVR模型比ICA-AEO-SVR模型和ICA-SVR模型更准确和高效。 展开更多

关键词 股票价格预测 独立分量分析(ICA) 人工生态系统优化算法(AEO) 支持向量机回归(SVR)

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基于改进人工鱼群算法与RBF神经网络的股票价格预测 被引量：2

13

作者 谢俊标 江峰 +1 位作者 杜军威 赵军 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期2080-2090,共11页

股票价格受多种因素影响,这对股票价格预测造成了巨大挑战。近年来,机器学习方法被广泛用于股票价格预测的研究中,然而,现有方法存在相对误差较大、时间复杂度高等缺点。对此,提出基于引力搜索的改进人工鱼群算法AFSA_GS。该算法将引力... 股票价格受多种因素影响,这对股票价格预测造成了巨大挑战。近年来,机器学习方法被广泛用于股票价格预测的研究中,然而,现有方法存在相对误差较大、时间复杂度高等缺点。对此,提出基于引力搜索的改进人工鱼群算法AFSA_GS。该算法将引力搜索中计算质量和加速度的策略分别用于调节人工鱼的视野和步长,从而提高了人工鱼群算法在优化过程中的自适应能力;AFSA_GS算法还优化了RBF神经网络的相关参数,并使用优化后的网络预测股票价格。在多家上市公司股票数据上进行了实验,实验结果表明,相对于传统的优化算法,采用AFSA_GS算法优化的RBF神经网络,可以获得更好的股票预测性能。 展开更多

关键词 股票价格预测 人工鱼群算法 引力搜索算法 RBF神经网络 视野 步长

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基于情感分析和GAN的股票价格预测方法 被引量：7

14

作者 刘玉玲 赵国龙 +1 位作者 邹自然 吴升婷 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期111-118,共8页

股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络... 股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小. 展开更多

关键词 股票价格预测 情感分析 卷积神经网络 生成对抗网络

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基于人工智能的中国股票价格预测与异质性研究 被引量：5

15

作者 张琳 《暨南学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2023年第3期123-132,共10页

本文构建一个基于人工智能的中国股票价格预测模型,并探究预测效果异质性的原因。根据理论及现实,股票价格主要受利率、市场行为、技术指标以及公司价值因素等影响。对沪深两市具有代表性的个股价格进行预测的实证研究发现:股价预测值... 本文构建一个基于人工智能的中国股票价格预测模型,并探究预测效果异质性的原因。根据理论及现实,股票价格主要受利率、市场行为、技术指标以及公司价值因素等影响。对沪深两市具有代表性的个股价格进行预测的实证研究发现:股价预测值与真实值多数时间吻合,日度数据模型与月度数据模型预测精度偏差平均值分别落在1.7%和8%的水平内,且引入控制变量利率的稳健性检验并没有明显的变化产生。进一步的异质性研究给出,模型变量——自身股价、成交量、估值,是股票价格预测效果差异化的理论及现实影响因素。从而为我国政策当局、市场投资指数以及金融机构提供参考、建议和依据,共同维护股票市场的健康稳定乃至金融稳定。 展开更多

关键词 人工智能 长短期记忆网络LSTM 股票价格预测 异质性

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融合多源数据输入具有自注意力机制的LSTM股票价格预测 被引量：8

16

作者 康瑞雪 牛保宁 +1 位作者 李显 苗雨欣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第2期326-333,共8页

股票价格预测是金融和计算机学科交叉领域的经典问题,由于股票市场的复杂性和高波动性等特征,及时预测股票价格被认为是最具挑战性的问题之一.长短期记忆(LSTM)神经网络在时间序列预测问题中表现出良好的性能.然而,该模型及其改进模型... 股票价格预测是金融和计算机学科交叉领域的经典问题,由于股票市场的复杂性和高波动性等特征,及时预测股票价格被认为是最具挑战性的问题之一.长短期记忆(LSTM)神经网络在时间序列预测问题中表现出良好的性能.然而,该模型及其改进模型专注于顺序捕获序列信息,在学习输入数据之间非序列性的内部关联方面没有优势.此外,模型在输入数据的融合方面往往并不全面.针对上述问题,提出了融合多源数据、具有自注意力机制的长短期记忆神经网络(SA-LSTM)股票价格预测模型.SA-LSTM模型具有自注意力单元,在学习序列特征时能够快速捕获长距离依赖关系,有效学习数据之间的相关性.在多源数据的融合方面,同时融合与目标股票直接间接相关的数据,解决输入数据不全面的问题.通过对股票次日收盘价预测的实验表明,与其他基准预测模型相比,该模型取得了最佳性能,在不同数据集上均具有最小预测误差. 展开更多

关键词 股票价格预测 长短期记忆神经网络 自注意力机制 多源数据 长距离依赖

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支持向量机在股票价格短期预测中的应用 被引量：10

17

作者 周万隆 姚艳 《商业研究》 北大核心 2006年第6期160-162,共3页

SVM采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维灾数”,并且结构参数从样本学习中自动确定,克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能... SVM采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维灾数”,并且结构参数从样本学习中自动确定,克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能力。将此方法应用于股票价格的短期预测,取得良好的实验结果,而基于支持向量机的股票价格短期预测模型对股市研究也有着重要的参考价值。 展开更多

关键词 支持向量机 相空间重构 时间序列预测 股票价格预测

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基于时间相关性的股票价格混合预测模型 被引量：5

18

作者 张贵生 张信东 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2015年第9期23-28,共6页

对于金融市场决策而言,金融时间序列的分析预测扮演着越来越重要的角色。但通常的分析预测模型没有考虑金融时间序列数据内部的时间相关性问题,这在很大程度上影响了预测模型精度的进一步提高。因此提出一种新的股票价格混合预测模型,... 对于金融市场决策而言,金融时间序列的分析预测扮演着越来越重要的角色。但通常的分析预测模型没有考虑金融时间序列数据内部的时间相关性问题,这在很大程度上影响了预测模型精度的进一步提高。因此提出一种新的股票价格混合预测模型,分别用ARIMA和基于时间测地线距离的SVM处理金融时序的线性和非线性成分。实验表明,该混合模型可以有效克服传统SVM核函数利用欧式距离表征时序数据相关性的不足,从而显著提高组合模型的预测精度。 展开更多

关键词 ARIMA 支持向量机 时间测地线 股票价格预测

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股票价格短期预测的LM遗传神经网络算法 被引量：11

19

作者 肖菁 潘中亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第A01期144-146,150,共4页

针对传统神经网络在股票价格预测中易陷入局部最优和预测精度偏低的问题,提出了一种改进的神经网络算法进行求解。改进的算法基于LM算法建立了改进的三层BP神经网络对股票价格建立预测模型,避免算法陷入局部最优,并运用遗传算法优化神... 针对传统神经网络在股票价格预测中易陷入局部最优和预测精度偏低的问题,提出了一种改进的神经网络算法进行求解。改进的算法基于LM算法建立了改进的三层BP神经网络对股票价格建立预测模型,避免算法陷入局部最优,并运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高神经网络对股票价格的预测精度。采用Matlab对上述算法模型进行仿真测试,通过预测4支股票价格的实验证明改进后的神经网络预测算法对股票价格的短期预测有较好的精度和稳定性。 展开更多

关键词 LM算法 遗传算法 BP神经网络 股票价格短期预测 葛南维尔移动平均线

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基于HP滤波和GARCH模型的股票价格趋势预测 被引量：14

20

作者 杨建辉 张然欣 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第5期84-87,共4页

在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见。文章尝试将HP滤... 在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见。文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测。并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助。 展开更多

关键词 HP滤波 GARCH模型 股票价格趋势预测

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