本文關(guān)鍵詞： 股票網(wǎng)絡(luò) 影響力計(jì)算模型 BCNHC算法 社團(tuán)演化 趨勢(shì)預(yù)測(cè)　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化研究工具,是以全局的角度研究整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部能量的相互作用關(guān)系。在股市系統(tǒng)中,利用歷史重演性假設(shè),建立可以描述股市系統(tǒng)要素之間關(guān)聯(lián)性的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),再?gòu)南到y(tǒng)的角度出發(fā),分析網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能特性,是股市系統(tǒng)研究的主要方向之一。論文主要研究?jī)煞矫鎯?nèi)容：一是,從應(yīng)用出發(fā),研究社團(tuán)內(nèi)部影響力關(guān)系；二是,分析社團(tuán)間的演化特性,研究社團(tuán)與社團(tuán)間的影響力關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)股市系統(tǒng)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)。具體如下：第一,介紹以相關(guān)系數(shù)為權(quán)值的股票網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀,分析社團(tuán)劃分算法存在的不足,進(jìn)而引入偏相關(guān)系數(shù)的概念,再?gòu)膽?yīng)用的角度加入活躍性條件定義影響力計(jì)算模型,以此模型得到的影響力為權(quán)重值,建立股票網(wǎng)絡(luò),并提出BCNHC算法。應(yīng)用個(gè)股數(shù)據(jù)與板塊數(shù)據(jù)對(duì)BCNHC算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),表明影響力計(jì)算模型和算法設(shè)計(jì)的合理性和有效性。第二,根據(jù)社團(tuán)演化理論研究社團(tuán)及社團(tuán)間的影響力關(guān)系,進(jìn)而利用社團(tuán)間影響力計(jì)算模型預(yù)測(cè)股市趨勢(shì)。思想是：首先,利用技術(shù)指標(biāo)建立指標(biāo)間的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)獲得當(dāng)前分時(shí)線下的股市趨勢(shì),然后,在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中加入短期分時(shí)線的股價(jià)趨勢(shì)建立社團(tuán)影響力計(jì)算模型,用影響力衡量當(dāng)前分時(shí)線的股市趨勢(shì),最后,建立各分時(shí)線子系統(tǒng)的傳動(dòng)模型預(yù)測(cè)股市趨勢(shì)。通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù),對(duì)論文提出的算法與模型進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)表明,只要能夠建立比較合理的影響力計(jì)算模型,就能較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)走勢(shì)。
[Abstract]:Complex network is a structured research tool for complex systems, which studies the interaction of internal energy of the whole system from a global perspective. In the stock market system, historical replay hypothesis is used. To establish a complex network which can describe the correlation between the elements of the stock market system, and then from the point of view of the system, analyze the structure and functional characteristics of the network. It is one of the main research directions of the stock market system. The thesis mainly studies two aspects: first, from the application, studies the influence relation within the community; The second is to analyze the evolution characteristics of the community, study the influence relationship between the community and the community, and then realize the trend prediction of the stock market system. The details are as follows: first. This paper introduces the research status of stock network with correlation coefficient as weight, analyzes the shortcomings of community partition algorithm, and then introduces the concept of partial correlation coefficient. Then from the perspective of application, we add the active conditions to define the influence calculation model, and then establish the stock network based on the weight of the influence obtained by the model. BCNHC algorithm is proposed. The experiment of BCNHC algorithm with individual stock data and block data shows the rationality and effectiveness of the influence calculation model and algorithm design. Second. According to the theory of community evolution, this paper studies the influence relationship between the community and the community, and then predicts the stock market trend by using the inter-community influence calculation model. The idea is as follows: first of all. Using the technical indicators to establish the Bayesian network between the indicators to obtain the current stock market trend under the time-sharing line, then, the stock price trend of the short-term time-sharing line is added to the Bayesian network to establish a model for calculating the influence of the community. Finally, the transmission model of each time-sharing subsystem is established to predict the stock market trend. Through the actual data, the algorithm and model proposed in this paper are evaluated. As long as we can establish a more reasonable influence calculation model, we can predict the trend more accurately.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F830.91;O157.5

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本文編號(hào)：1448187