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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于隐马尔可夫模型的股票价格预测组合模型
被引量：
10
1
作者
朱嘉瑜
叶海燕
高鹰
机构
广州大学数学与信息科学
学院
广东商学院华商学院会计系
广州大学计算机科学与教育软件
学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第21期4945-4948,共4页
文摘
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。
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
Keywords
stock market forecasting
hidden Markov model
hidden Markov model optimize
artificial neural network
particle swarm optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐马尔可夫模型的股票价格预测组合模型
朱嘉瑜
叶海燕
高鹰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
10
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