本文關鍵詞：基于灰關聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡和馬爾可夫模型的股票價格預測

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【摘要】：根據(jù)中國股票市場的隨機波動性特點,提出一種基于灰關聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡與馬爾可夫模型的股票價格預測模型.首先利用灰色關聯(lián)分析來遴選反映價格波動趨勢的關鍵性技術(shù)指標,然后利用誤差后向傳播的人工神經(jīng)網(wǎng)絡對收盤價格作粗預測,最后再用馬爾可夫模型對收盤價格作精預測.實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)預測模型相比,該模型能有效地提高股票價格短期預測的精度,且計算復雜程度較低.
【作者單位】： 洛陽理工學院數(shù)理部;武漢理工大學理學院;
【關鍵詞】： 股票價格 灰色關聯(lián)分析 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 馬爾可夫模型 預測
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51179146) 教育部人文社科基金項目(12YJAZH022) 湖北省商務廳科研項目(HBSW-2014-01)
【分類號】：TP183;O211.62;F832.51
【正文快照】： 股票市場的預測涉及復雜性科學,而經(jīng)典的非線性函數(shù)值的估計和外推遠不能適應股票市場的復雜性.我國股票市場由于受交易不透明、消息不對稱、客戶誤導等多種因素的影響,股票價格的波動表現(xiàn)出奇異性特點,同時,國家宏觀經(jīng)濟政策的不連續(xù)性,也導致股票市場人為波動性較大,給股票

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