【摘 要】
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In the field of financial market behavior research, forecasting the change of stock market trend with classifier is very important.To improve the accuracy of stock market trend forecast, most recent r
【机 构】
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Management School of Xiamen University Xiamen University
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In the field of financial market behavior research, forecasting the change of stock market trend with classifier is very important.To improve the accuracy of stock market trend forecast, most recent research pays more attention to improve the parameter of classifier instead of digging out the character of input data.Stock market time series come from the reciprocity of multi-scale nonlinear factors which have essential multi-scale characteristics.Our work proposes a stock market trend forecasting method which deals with multi-scale time series features.The method is based on wavelet multiresolution analysis in order to carry out multi-scale decomposition of stock market time series data, and then our method extracts the memory and trend characteristics of multi-scale time series out.Finally, we use classifier to forecast stock market trend to improve accuracy of stock market trend forecast.
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