MMDR與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法在金融預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用研究.pdf

1、股票市場是經(jīng)濟的"晴雨表"和"報警器",其作用不僅被政府所重視,而且受到廣大投資者的普遍關(guān)注.對其預(yù)測方法的研究具有極其重大的應(yīng)用價值和理論意義.但是由于金融市場的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,外部因素多變,進行金融預(yù)測的任務(wù)十分艱巨,傳統(tǒng)的預(yù)測工具越來越顯得力不從心,提襟見肘.時代呼喚新的方法.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)是近年來新興的技術(shù)熱點,它匯聚了不同領(lǐng)域的研究者,尤其是數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計、可視化技術(shù)、并行計算等方面的學(xué)者和工程技術(shù)人

2、員,投身到數(shù)據(jù)挖掘這一新興的研究領(lǐng)域.如何將這一新興的高新技術(shù)更好的應(yīng)用于金融領(lǐng)域,改進現(xiàn)有的金融預(yù)測技術(shù),帶著這些疑問,作者開始了深入的理論研究.并取得了如下幾方面的成果:1)深刻分析了效率市場假說及對其的反對理論,為金融預(yù)測技術(shù)提供了經(jīng)濟理論支持,指出了金融預(yù)測技術(shù)的可行性.2)從謂詞的角度重新定義了傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘方法RDM,并從謂詞的角度深刻分析了RDM的方法論本質(zhì).3)詳細分析了傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘RDM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MMDR算

3、法各自的弱點,并就它們應(yīng)用于金融領(lǐng)域存在的問題進行了深入分析.4)提出了基于MMDR算法的改進算法,并且將其結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了巧妙的結(jié)合.結(jié)合的要點在于改進的MMDR算法可以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇輸入與輸出節(jié)點.5)通過SP500指數(shù)進行實證檢驗,效果良好.總之,作者通過三年的金融市場研究,就知識發(fā)現(xiàn)為理論背景,說明知識發(fā)現(xiàn)方法在金融市場預(yù)測方面的可行性.同時,作者基于兩種強大的知識發(fā)現(xiàn)方法進行深入的研究,并巧妙的將他們組合在一起,取長補短,