【摘 要】
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为满足组合投资预测对数据的需求,提出一种基于增量式贝叶斯网络模型的大数据生成方法。使用时间序列生成算法对未来各项数据进行部分生成;结合新生成数据对历史数据训练的贝
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672041)
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为满足组合投资预测对数据的需求,提出一种基于增量式贝叶斯网络模型的大数据生成方法。使用时间序列生成算法对未来各项数据进行部分生成;结合新生成数据对历史数据训练的贝叶斯网络模型进行更新,使更新后的贝叶斯网络能够体现该时间段内新旧金融数据中各项变量之间的关系及蕴含的规律;在贝叶斯网络中通过路径搜索算法生成投资组合路径的集合,根据其中各路径的概率分布,生成具有真实数据特征的可用于组合投资预测的大数据集。实验结果表明,该方法具有可行性,保证了一定的准确度。
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