基于概率后缀树的股票时间序列预测方法研究

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：jim_666cn

【摘要】

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在时间序列符号化基础上,本文引入概率后缀树PST模型,构建基于时间序列符号化和概率后缀树相结合的股票预测模型.本文选择在沪深300的10支股票数据上将预测模型与传统的马尔

【作者】

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程小林郑兴李旭伟

【机构】

：

四川大学计算机学院

【出处】

：

四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

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股票数据挖掘时间序列符号化高斯混合模型聚类概率后缀树

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61173099)

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在时间序列符号化基础上,本文引入概率后缀树PST模型,构建基于时间序列符号化和概率后缀树相结合的股票预测模型.本文选择在沪深300的10支股票数据上将预测模型与传统的马尔科夫模型MM和自回归移动平均模型ARMA进行对比,结果显示本文提出的股票预测模型优于MM模型和ARMA模型,验证了本文所提出的预测模型在投资收益上的有效性.

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