股票指数预测相关论文
在金融市场波动和国际化资本流动日益加剧的情况下,预测的准确性和稳健性是金融决策的关键因素。长期以来,对股票价格指数的预测一......
近年来,多种时间序列预测模型在经济及社会领域得到了广泛的应用,并在不同领域中发挥着重要的作用,对社会中各行业的未来发展提供......
传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降.为了解决这个问题,提......
在长短期记忆网络(LSTM)中引入自注意力机制应用于股票指数预测中,使模型可以处理不同时期的权值,加强了模型对历史数据趋势信息的......
作为市场经济的产物,股票市场不断发展与成长,现已成为金融市场极为重要的一部分。截至当前,全球股票市场的总市值已经接近百万亿......
股票价格的涨跌是一个相当复杂的运动过程,自从股票市场建立以来一直是一个研究热点。随着股票投资在中国的发展,其影响越来越大,深入......
时间序列预测(Time Series Prediction)是数据挖掘中的一类典型问题,被广泛应用在经济、气象、通信、医疗等领域。作为概率统计学科......
股票数据是具有高度复杂性的时间序列数据。与传统的机器学习和一般的神经网络相比,长短期记忆神经网络处理股票数据具有更好的效......
本文对灰色模型做了进一步的研究,拓广了灰色模型,建立了一个新的新灰色预测模型——马尔可夫残差修正的等维新息GM(1,1)预测模型,......
针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了基于BP网络进行股市预测的原理,利用三层前馈神经网络对股市建立预测模型,探......
以神经网络为代表的人工智能模型对股票价格具有良好的预测效果,但是该智能模型侧重于单步预测,很难满足实际股票预测的要求。提出基......
介绍基因表达式程序设计方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算......
针对证券市场内部结构的复杂性、外部因素的多变性,本文采用动态模糊神经网络(DFNN)进行金融股指预测。DFNN能够实现在线学习,并且参数......
针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了自适应神经模糊系统,并对股市建立预测模型。ANFIS是把神经网络和T—S模糊......
股票价格数据具有高频性、非线性和长记忆性等特点,且投资者行为是影响股票价格的重要因素,文章引入成交量加权平均价(VWAP)指标刻......
作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本......
介绍了基因表达式编程方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出了一种基于动态变异算子的改进的GE......
股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指......
本文提出一种GA—BP算法对金融股指进行预测研究,该算法结合遗传算法具有全局寻优的优点,能够克服BP算法进行预测时易陷入局部极小值......
股票市场是投资者、管理者和经济管理学者共同关注的热点,自19世纪股票市场建立以来,对股票价格预测模型的研究一直是众多学者关注的......
证券是一个高度复杂的非线性动态系统,其变化规律既有一定的自身的趋势性,又受政治、经济、心理等诸多因素的影响。证券市场的高风......
本文分别以人工神经网络(ANN)和ARIMA为方法,以沪深300指数(简称HS300)样本,对一个时段的HS300预测,同时将两种预测结果相比较,试......
文章将v—SVR(Support Vector Regression)用于金融股指预测,并研究证券投资中的选时问题。以上证指数为研究对象,确定模型输入指标并......