基于特征能量計(jì)算和能量背離分析的股市態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、股市是金融市場(chǎng)的重要組成部分，對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展有著很重要的影響，有效的股市預(yù)測(cè)方法對(duì)廣大股民來(lái)說(shuō)有著重大意義。但是中國(guó)股市因?yàn)槭芊ㄖ平ㄔO(shè)不健全、市場(chǎng)機(jī)制不完善以及投資者心理不成熟等因素影響容易產(chǎn)生大的波動(dòng)，使得股票價(jià)格難以有效的預(yù)測(cè)。
　　本文針對(duì)股市預(yù)測(cè)中股價(jià)波動(dòng)大小難以預(yù)測(cè)的問(wèn)題，從能量的角度對(duì)股價(jià)的波動(dòng)性進(jìn)行分析，以支持向量機(jī)模型為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型，根據(jù)股市的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的股價(jià)走勢(shì)。本文的主要研究工作如下:
　　(

2、1)K線(xiàn)特征是股市漲跌的因果信息，針對(duì)當(dāng)前的股市預(yù)測(cè)模型中缺少對(duì)K線(xiàn)特征的系統(tǒng)性分析，提出了一種K線(xiàn)能量計(jì)算的股市生命期態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法(LPF-SVM)。該算法首先提取典型K線(xiàn)特征，分析K線(xiàn)特征的產(chǎn)生背景，建立K線(xiàn)特征的孕育成熟度模型，接著分析K線(xiàn)特征出現(xiàn)時(shí)各種指標(biāo)的表現(xiàn)，建立K線(xiàn)特征爆發(fā)力模型，根據(jù)K線(xiàn)特征的孕育成熟度和爆發(fā)力預(yù)測(cè)未來(lái)股價(jià)趨勢(shì)，建立KLF-SVM算法模型。為了有效預(yù)測(cè)態(tài)勢(shì)，引入了股市生命期概念，在KLF-SVM算法基礎(chǔ)上

3、，根據(jù)K線(xiàn)特征的孕育成熟度和爆發(fā)力定義K線(xiàn)特征的能量模型。根據(jù)K線(xiàn)特征的能量和K線(xiàn)特征的組合方式判斷當(dāng)前股價(jià)處于生命期的哪一階段，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)股價(jià)波動(dòng)范圍，將這個(gè)波動(dòng)范圍作為先驗(yàn)知識(shí)加入SVM。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LPF-SVM算法的預(yù)測(cè)誤差比SVM和FWSVM等算法更低。
　　(2)由于LPF-SVM更適合應(yīng)用于股價(jià)走勢(shì)較為規(guī)律的情況，對(duì)于股價(jià)走勢(shì)不規(guī)律的情況預(yù)測(cè)結(jié)果不夠理想，提出了一種基于K線(xiàn)能量和技術(shù)指標(biāo)能量背離程度的股市預(yù)測(cè)方法