形態(tài)特征計(jì)算的時(shí)序自回歸股市預(yù)測(cè)算法.pdf

1、股市因?yàn)槭艿降挠绊懸蛩囟啵绊懗潭壬?，?dǎo)致股市的波動(dòng)性存在不穩(wěn)定、高頻率的特點(diǎn)。尤其在股市形態(tài)發(fā)展到底部階段的W形態(tài)面臨方向選擇，此時(shí)波動(dòng)性較平時(shí)更大。論文以波浪理論為理論基礎(chǔ)，選取股市中的W形態(tài)作為研究對(duì)象，通過對(duì)不同指標(biāo)以及指標(biāo)之間的關(guān)系的考慮，分別從形態(tài)成熟度以及形態(tài)均線滯后性等角度對(duì)股市中的W形態(tài)進(jìn)行定義、量化、預(yù)測(cè)。其中成熟度是對(duì)W形態(tài)構(gòu)建完整程度的量化，形態(tài)的均線滯后性是對(duì)W形態(tài)趨勢(shì)相對(duì)于形態(tài)是否同步的一個(gè)量化。最終完成預(yù)測(cè)

2、模型的構(gòu)建，其對(duì)于股民的投資以及企業(yè)的融資具有重要的意義。具體開展的工作如下:
　　(1)根據(jù)W形態(tài)構(gòu)建的完整程度，提出一種結(jié)構(gòu)成熟度的時(shí)序自回歸股市預(yù)測(cè)算法SMA。首先，根據(jù)艾略特波浪理論引出W形態(tài)，根據(jù)W形態(tài)的波峰、邊、波谷完成對(duì)W形態(tài)的定義。根據(jù)W形態(tài)的定義，從成熟度的角度出發(fā)提取相關(guān)指標(biāo)完成對(duì)W形態(tài)結(jié)點(diǎn)成熟度的量化計(jì)算，根據(jù)W彤態(tài)波動(dòng)的時(shí)序性、結(jié)點(diǎn)的前后相關(guān)性構(gòu)建結(jié)點(diǎn)成熟度的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)使用非對(duì)稱信息熵完成對(duì)結(jié)點(diǎn)成熟度

3、之間關(guān)系強(qiáng)度的量化，結(jié)合關(guān)系強(qiáng)度以及結(jié)點(diǎn)成熟度完成結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)成熟的計(jì)算。最后通過結(jié)合結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)成熟度以及目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的漲幅構(gòu)建預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)W形態(tài)接下來漲幅的預(yù)測(cè)，提高了算法風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避能力，減小了預(yù)測(cè)誤差。
　　(2)W形態(tài)成熟度的構(gòu)建完成雖然能夠較全面的體現(xiàn)W形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的釋放以及上漲機(jī)會(huì)的積累，但是伴隨W形態(tài)構(gòu)建過程中W形態(tài)的趨勢(shì)并不一定能夠?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)勢(shì)，即W形態(tài)并不一定由下降的趨勢(shì)轉(zhuǎn)為上漲的趨勢(shì)。為了解決以上問題，論文提出均線滯后的時(shí)序自回

4、歸股市態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)算法DSMA。首先，提取相關(guān)指標(biāo)完成對(duì)W形態(tài)的定義、量化。然后，以20日移動(dòng)平均線作為對(duì)W形態(tài)趨勢(shì)定義以及量化的技術(shù)指標(biāo)，完成W形態(tài)中結(jié)點(diǎn)的均線滯后程度的計(jì)算。接著，構(gòu)建W形態(tài)結(jié)點(diǎn)同結(jié)點(diǎn)均線滯后程度的馬爾科夫毯，并且使用非對(duì)稱信息熵實(shí)現(xiàn)結(jié)點(diǎn)描述同均線滯后程度之間關(guān)系強(qiáng)度的量化。然后，通過結(jié)合關(guān)系強(qiáng)度以及均線滯后程度完成結(jié)構(gòu)滯后程度的計(jì)算。最后，通過將結(jié)構(gòu)滯后程度與目標(biāo)結(jié)點(diǎn)漲幅作為模型的輸入，完成預(yù)測(cè)算法的構(gòu)建，提高了算法的