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基于分形理论和机器学习的股票预测方法研究

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放大字体  缩小字体    发布日期:2019-11-06  来源:曝光台  作者:baoguangtai  浏览次数:653
王英杰   摘要:股票市场是一个动态的复杂的非线性系统,随着量化投资的发展,越来越多的智能技术被运用到股市预测上,探索的方法多样,其中分形理论、群智能算法、机器学习等都被运用到股票市场的研究中,并取得了一定的成果。但是预测系统涉及属性的选择、模型的构建等方面,如何利用预测系统提高对股市的预测的准确率依然是研究的热点问题。本文在总结以往研究的基础上,从属性选择和模型构建两方面出发提出了将分形属性选择算法和机器学习预测模型相结合的预测系统,并取得一定预测效果。本文首先论述了分形理论、群智能算法、极限学习机和深度学习的相关概念和理论知识,指出了分形维数的计算思想、果蝇算法的计算过程以及极限学习机和长短时记忆网络的结构原理。然后根据盒计数的思想在分形变换法的基础上将涨跌趋势考虑到分形维数的计算中,提出了K型分形维数的计算方法,并将其和改进的果蝇算法进行结合对属性进行选择,并在静态数据集上证综合指数上进行属性选择的验证分析,证明了本文提出的属性选择算法的有效性。随后提出了两种预测模型,一种是利用遗传算法和粒子群算法改进的极限学习机预测模型,并利用预测模型在静态数据集上进行了验证分析;另一种是分析了长短时记忆网络的影响因素,利用果蝇算法改进双输入长短时记忆网络预测模型,并利用上证指数进行验证分析。最后将两种预测模型和分形属性选择算法结合构建预测系统,利用分形属性选择算法对股票特征指标进行选取,根据选取的技术指标利用两种预测系统对上证综合指数进行了趋势和收益率预测,并根据长短时记忆网络预测的结果结合回测平台进行回测,证明预测系统的有效性。 学位授予单位:河南理工大学
学位级别:硕士
学位授予年份:2018
分类号:F830.91;TP18

王衍鲁;张利会;张淑洁;石洁茹;王鹏;;大学新生学校适应的个体与环境因素探究:基于机器学习的考察[A];第二十届全国心理学学术会议--心理学与国民心理健康摘要集[C];2017年
何琳;侯汉清;;基于标引经验和机器学习相结合的多层自动分类[A];2005年中国索引学会年会暨学术研讨会论文集[C];2005年
李刚;郭崇慧;林鸿飞;杨志豪;唐焕文;;基于词典法和机器学习法相结合的蛋白质名识别[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集(第2卷)[C];2005年
徐礼胜;李乃民;王宽全;张冬雨;耿斌;姜晓睿;陈超海;罗贵存;;机器学习在中医计算机诊断识别系统中的应用思考[A];第一届全国中西医结合诊断学术会议论文选集[C];2006年
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蔡健平;林世平;;基于机器学习的词语和句子极性分析[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
蒋雍建;程楠;刘泽佳;周立成;汤立群;刘逸平;蒋震宇;;基于响应统计特征和机器学习的桥梁损伤识别方法研究[A];2018年全国固体力学学术会议摘要集(下)[C];2018年
CIO.com资深作家 Clint Boulton 编译 Charles;领先一步:机器学习的10个成功案例[N];计算机世界;2018年
彭博企业数据业务全球负责人 Gerard Francis;金融数据质量决定机器学习时代的投资回报[N];计算机世界;2019年
 
 
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