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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的股指預(yù)測(cè)算法

發(fā)布時(shí)間:2018-01-01 21:52

  本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的股指預(yù)測(cè)算法 出處:《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


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【摘要】:股票價(jià)格指數(shù)的變化可以有效反映股票市場(chǎng)各種股票的價(jià)格水平,幫助投資者理解股票變動(dòng)情況。當(dāng)下,中國(guó)股票市場(chǎng)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的作用和地位是越來(lái)越重要。因此,研究股指變化規(guī)律對(duì)于市場(chǎng)管理者和廣大投資者來(lái)說(shuō)都具有很重要的意義。本文通過(guò)建立回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)股指的變化規(guī)律。首先,從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取入手。不同于以往的研究方法,本文采用多種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),主要包括大盤指數(shù)和股票歷史交易數(shù)據(jù)。由于股指是通過(guò)股票價(jià)格加權(quán)求得,通過(guò)股票的交易數(shù)據(jù)可以更有效的求得股指的變化規(guī)律。其次,本文提出多種新的特征向量用于股票指數(shù)的預(yù)測(cè)。特征向量是預(yù)測(cè)模型重要的組成部分,本文從不同的方面求得多個(gè)特征向量,包括:成交分布、成交對(duì)比、上升下降趨勢(shì)總對(duì)比、上升下降功能、動(dòng)能趨勢(shì)等。最后,本文選擇支持向量回歸作為我們的預(yù)測(cè)模型,并使用遺傳算法尋求模型的最優(yōu)參數(shù)。通過(guò)大量真實(shí)的股票數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文得出的模型可以有效的對(duì)股指的變化進(jìn)行預(yù)測(cè),幫助廣大投資者了解股票市場(chǎng)的變化情況,對(duì)于普通投資者的股票投資有一定的參考意義。
[Abstract]:The change of the stock price index can effectively reflect the stock market all the stock price level, to help investors understand the stock changes. At the moment, and the status of China stock market in the national economy is more and more important. Therefore, the change law of stock market for managers and investors have a very important significance. This paper establish the regression model to predict the changes of stock index. First of all, starting from the selected experimental data. Different from the previous research methods, by using various experimental data, including the stock market index and historical transaction data. Because the stock index is obtained through the weighted stock price, the stock transaction data through the changes of the index can be obtained more effectively. Secondly, this paper presents a variety of new feature vector is used to predict the stock index. The feature vector is an important prediction model Part of this paper, from different aspects of the multiple feature vectors, including: transaction distribution, turnover increased contrast, downward trend in total contrast, the rise and fall of function, kinetic energy trend. Finally, this paper choose support vector regression as our prediction model, and use the genetic algorithm to seek the optimal parameters of the model. Through a large number of real the stock data to verify the model can effectively predict the change of stock index, help investors understand the change of the stock market, it has certain reference significance for ordinary investors in the stock investment.

【學(xué)位授予單位】:天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:F832.51;TP181

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1366349

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