郑州大学学报(理学版)

2018, v.50(03) 60-66

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均线滞后的时序自回归股市态势预测算法
Time Series Autoregressive Stock Market Forecasting Algorithm Based on Moving Average Hysteresis

姚宏亮;艾刘可;王浩;李俊照;

摘要(Abstract):

针对艾略特波浪理论中的W形态,给出一种均线滞后性的量化方法,并提出融合均线滞后特征的时序自回归股市态势预测算法(DSMA).算法首先基于波浪理论提取W形态,给出W形态结点的量化表示形式;然后引入均线滞后性,并计算均线滞后程度;最后,利用贝叶斯网络表示融入均线滞后性的W形态结构关系,将各结点的局部关系代入AR模型中实现对股市态势的预测.在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度.

关键词(KeyWords): 贝叶斯网络;结构关系;自回归预测模型;滞后性;波浪理论

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(61175051,61175033);; 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB329604)

作者(Author): 姚宏亮;艾刘可;王浩;李俊照;

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DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017086

参考文献(References):

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