【摘 要】
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本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法。将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推
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本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法。将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推理系统(ANFIS)逼近训练数据的系统模型,再计算逼近系统(ANFIS)的最大Lyapunov指数,进行混沌检测。该方法具有很强的抗噪能力,且能够实时的跟踪分析市场情况。运用该方法从混沌的角度研究股市中惯性假设的合理性,进行了大盘和个股实例分析,得到了一些有益的结论。
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