本文關(guān)鍵詞：基于背離特征和風(fēng)險偏好分析的股價態(tài)勢預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 背離特征 風(fēng)險偏好 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 馬爾科夫毯 滑動窗口

【摘要】：股票市場是企業(yè)融資和股民投資的重要手段,股市預(yù)測研究對投資者、企業(yè)、政府政策制定都具有重大的理論與現(xiàn)實意義。在上證大盤中常出現(xiàn)股價走勢與技術(shù)指標(biāo)走勢不一致的現(xiàn)象,使傳統(tǒng)的股價態(tài)勢預(yù)測模型缺乏可解釋性及預(yù)測效果不佳；同時,指標(biāo)的背離功能可以用于指導(dǎo)投資者預(yù)測風(fēng)險和尋找買入機會,其中風(fēng)險偏好是表達(dá)投資者對于股市技術(shù)指標(biāo)背離的容忍程度。論文綜合股市背離特征和投資者風(fēng)險偏好及二者關(guān)系研究大盤走勢,具體研究工作如下：第一,首先進行MACD指標(biāo)背離特征的提取及背離程度的計算,然后根據(jù)特征的背離程度值和收盤價,利用BP網(wǎng)絡(luò)進行股價態(tài)勢預(yù)測。由于在市場風(fēng)險偏好高時,特征背離與股價態(tài)勢之間相關(guān)性很弱,因而在此基礎(chǔ)上利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)風(fēng)險偏好、背離特征與股價走勢之間的關(guān)系,根據(jù)風(fēng)險偏好與背離特征之間關(guān)系的變化,構(gòu)建一種背離特征和風(fēng)險偏好分析的股價態(tài)勢預(yù)測方法(RPDCA).第二,為了在沒有背離特征也能利用風(fēng)險偏好因素預(yù)測股市,并針對風(fēng)險偏好類型會隨著股市流動而變化的問題,引入基于時變風(fēng)險偏好的多背離特征股市預(yù)測算法(MDC-VRPA)。首先根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)多種指標(biāo)與股價走勢的關(guān)系,利用馬爾科夫毯選取與目標(biāo)節(jié)點關(guān)系最密切的節(jié)點,作為風(fēng)險偏好的組成因素；然后將滑動窗口固定在待預(yù)測股市的時間段內(nèi),提取窗口內(nèi)馬爾科夫毯節(jié)點的流數(shù)據(jù)和多背離流特征,將流數(shù)據(jù)代入到風(fēng)險偏好度量模型以得到當(dāng)前風(fēng)險偏好程度；進而,通過對多背離流特征進行同源累加處理,建立最終預(yù)測模型；最后,通過后移滑動窗口,來跟蹤提取特征,實現(xiàn)股市預(yù)測的連續(xù)性。實證表明MDC-VRPA算法具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確率及更廣泛的適用范圍。
【關(guān)鍵詞】：背離特征 風(fēng)險偏好 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 馬爾科夫毯 滑動窗口
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F830.91
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• abstract9-16
• 第一章 緒論16-22
• 1.1 課題研究背景及意義16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 股市預(yù)測的難點分析19
• 1.4 論文的主要工作及創(chuàng)新點19-20
• 1.4.1 論文的主要工作19-20
• 1.4.2 論文的創(chuàng)新點20
• 1.5 課題來源及論文組織結(jié)構(gòu)20-22
• 1.5.1 課題來源20-21
• 1.5.2 論文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 第二章 基礎(chǔ)理論概述22-30
• 2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識22-24
• 2.1.1 貝葉斯定理22
• 2.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)22-24
• 2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用24-26
• 2.2.1 因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)24-25
• 2.2.2 馬爾科夫毯25-26
• 2.3 股市背離特征研究內(nèi)容26
• 2.4 股市風(fēng)險偏好研究內(nèi)容26-27
• 2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述27-29
• 2.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)27-28
• 2.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法28-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第三章 特征背離與風(fēng)險偏好分析的股價態(tài)勢預(yù)測方法30-44
• 3.1 引言30-31
• 3.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識簡介31-33
• 3.2.1 邊的熵與結(jié)構(gòu)熵31-32
• 3.2.2 非對稱信息熵32
• 3.2.3 效用函數(shù)32-33
• 3.3 背離特征股價預(yù)測算法DCPA33-35
• 3.3.1 MACD能量柱背離計算33
• 3.3.2 MACD白線背離WD計算33-34
• 3.3.3 DCPA算法34-35
• 3.4 股市風(fēng)險偏好程度計算35-37
• 3.4.1 股市風(fēng)險偏好因素的提取和量化35-36
• 3.4.2 股市風(fēng)險偏好的計算36-37
• 3.5 RPDCA股價預(yù)測算法37-40
• 3.5.1 相關(guān)關(guān)系分析38-39
• 3.5.2 RPDCA算法39-40
• 3.6 實驗分析與比較40-43
• 3.6.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建40
• 3.6.2 實驗結(jié)果與對比實驗40-42
• 3.6.3 評價標(biāo)準(zhǔn)42
• 3.6.4 結(jié)果分析42-43
• 3.7 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于時變風(fēng)險偏好的多背離特征股市預(yù)測方法44-60
• 4.1 引言44-45
• 4.2 風(fēng)險偏好組成因素及離散化45-50
• 4.2.1 成交量VOL指標(biāo)45
• 4.2.2 換手率TR指標(biāo)45
• 4.2.3 MACD指標(biāo)45-47
• 4.2.4 RSI指標(biāo)47-48
• 4.2.5 KDJ指標(biāo)48-49
• 4.2.6 BOLL指標(biāo)49-50
• 4.3 技術(shù)指標(biāo)的提取50-51
• 4.3.1 構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)50-51
• 4.3.2 提取股價走勢的馬爾科夫毯51
• 4.4 技術(shù)指標(biāo)背離定義51-54
• 4.4.1 成交量背離VOLD計算52-53
• 4.4.2 RSI指標(biāo)背離RSID計算53
• 4.4.3 KDJ指標(biāo)背離KDJD計算53-54
• 4.5 基于時變風(fēng)險偏好的多背離特征股市預(yù)測54-57
• 4.5.1 滑動窗口機制54-56
• 4.5.2 時變風(fēng)險偏好程度計算56
• 4.5.3 MDC-VRPA股市預(yù)測算法56-57
• 4.6 實驗過程及結(jié)果分析57-59
• 4.6.1 實驗數(shù)據(jù)及處理57
• 4.6.2 對比試驗與結(jié)果分析57-59
• 4.7 本章小結(jié)59-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 論文工作總結(jié)60-61
• 5.2 工作展望61-62
• 參考文獻62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況66-67

【相似文獻】

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