【摘要】：金融市場(chǎng)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的作用不斷提高,無論是政府還是投資者,都對(duì)金融市場(chǎng)價(jià)格行為的研究具有較大興趣。金融時(shí)間序列的K線化,可以有效降低金融數(shù)據(jù)噪音。依據(jù)統(tǒng)計(jì)概率,某些特定單根或者多根K線組合出現(xiàn)后,在后續(xù)一段時(shí)間內(nèi)通常會(huì)跟隨固定的變化趨勢(shì),稱之為特征K線。簡(jiǎn)單的特征K線和某些指標(biāo)的組合是常用的技術(shù)分析方式,但依靠人的主觀經(jīng)驗(yàn)很難尋找到這種復(fù)雜的組合關(guān)系。利用人工智能算法,則更有可能尋找到其中錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括兩部分。第一部分是先對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征K線化處理,然后在合作協(xié)同演化算法框架下使用傳統(tǒng)SVM對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行特征K線化處理的方式可以有效降低金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的噪音。傳統(tǒng)SVM是一個(gè)優(yōu)秀的分類器,運(yùn)行速度較快,適合金融數(shù)據(jù)高頻交易的應(yīng)用場(chǎng)景。合作協(xié)同演化算法具有優(yōu)化大規(guī)模模型的能力,可以提高模型的分類精度。本文第二部分提出重建訓(xùn)練集支持向量機(jī)和輪盤賭合作協(xié)同演化算法。重建訓(xùn)練集支持向量機(jī)(Reconstructed Training Set Support Vector Machine,RTS-SVM)是本文針對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的高噪音和分布不均的特點(diǎn)而提出的一種新的支持向量機(jī)�！败涢g隔”支持向量機(jī)建模后,原訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)依據(jù)分類邊界劃分成三類不同的數(shù)據(jù)集。根據(jù)每類數(shù)據(jù)集對(duì)模型精度的影響,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取舍,重新建立新的訓(xùn)練集,從而提高分類預(yù)測(cè)結(jié)果。使用輪盤賭策略改進(jìn)合作協(xié)同演化算法,常用的合作協(xié)同演化算法是逐次優(yōu)化每個(gè)子部件,但有的子部件對(duì)模型精度的貢獻(xiàn)很小,卻獲得同樣的優(yōu)化次數(shù),增加了建模時(shí)間。而本文的輪盤賭合作協(xié)同演化算法(Roulette Cooperative Coevolution algorithm,R-CC)則是依據(jù)每個(gè)子部件對(duì)模型精度貢獻(xiàn)值的占比,分配優(yōu)化概率,對(duì)模型精度貢獻(xiàn)大的子部件會(huì)改變更多次,降低模型的時(shí)間復(fù)雜度,提升模型的優(yōu)化效果。
【圖文】：

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文金融時(shí)間序列時(shí)，模型訓(xùn)練完成后是固定的，而測(cè)試集一直在區(qū)別源于噪音的影響。所以優(yōu)化次數(shù)不宜過多，只能想辦法提續(xù)嘗試使用輪盤賭策略優(yōu)化合作協(xié)同演化算法，在相同優(yōu)化次演化算法是一個(gè)多種群優(yōu)化算法，常用在解決大規(guī)模的復(fù)雜問演化的方式，，通過構(gòu)造多個(gè)子種群，建立它們之間競(jìng)爭(zhēng)或者合同進(jìn)化，以達(dá)到種群優(yōu)化的目的。如圖 2-1 所示，如果把系統(tǒng)子系統(tǒng)的可行解集為一個(gè)子種群，子種群用 A-P 表示，每個(gè)子應(yīng)子系統(tǒng)的一個(gè)解。而優(yōu)化A中的一個(gè)個(gè)體時(shí)，必須用到B-P中群中取出一個(gè)個(gè)體則可以完整表示整個(gè)系統(tǒng)的解。通過種群之 Z 的優(yōu)化結(jié)果。

分類準(zhǔn)確率 55.1537%。SVM 在等于 12 時(shí)取得最大分類準(zhǔn)確如表 3-1 所示，優(yōu)化算法是 LIBSVM 自帶的網(wǎng)格搜索。經(jīng)過實(shí)式可以提高模型的分類精度。M 模型與 CANDEL+SVM 模型在不同尋優(yōu)算法上獲得的分類精效性，尋優(yōu)算法有三種。如下圖 3-4 所示，SVM+CANDEL 在的時(shí)候取得最高預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率 55.6842%。SVM 在 n 等于 1，高預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率等于 53.7634%。此時(shí)特征子集如表 3-1 所示12，SVM+CANDEL 的窗口大小是 16。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，使用特征分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果是在倒錘線這一種特征 K 線上獲得的，為了驗(yàn)證其他，還在其余 29 種特征 K 線上進(jìn)行了相同的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果在 CANDEL+SVM 在 30 中不同的特征 k 線中，三種優(yōu)化算法的是下跌趨勢(shì)中看漲的形態(tài)，后 15 種是上漲趨勢(shì)中看跌的形態(tài)（實(shí)驗(yàn)觀察，多種特征 K 線均有相同效果，都提高了模型分類精
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F830.91;TP18

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9 湯U嗛

本文編號(hào)：2649579