基于小波多尺度分析的股票價格組合預(yù)測方法.pdf

《基于小波多尺度分析的股票價格組合預(yù)測方法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、第14卷第6期工業(yè)工程Vol．14No．62011年12月IndustrialEngineeringJournalDecember2011基于小波多尺度分析的股票價格組合預(yù)測方法肖燕君，張華，任若恩(北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京100191)摘要:股票價格是眾多因素影響的綜合結(jié)果，波動規(guī)律異常

2、復(fù)雜，屬于典型的非平穩(wěn)時間序列。為了對股價進行更有效的預(yù)測，提出一種基于小波分析、灰色殘差GM(1，1)模型和AR模型的組合預(yù)測方法。運用小波分解算法，將股價序列分解成不同尺度上的逼近信號和細(xì)節(jié)信號，分別重構(gòu)成低頻序列和高頻序列，即股價的趨勢項和隨機項。根據(jù)低頻序列和高頻序列的不同特性，分別采用灰色殘差模型和自回歸模型對未來股價進行預(yù)測，重新組合生成預(yù)測價格。實證研究結(jié)果表明，該方法比傳統(tǒng)的股價預(yù)測方法具有更高的預(yù)測精度。關(guān)鍵詞:小波分析;灰色殘差模型;自回歸模型;預(yù)測中圖分類號:F201文獻(xiàn)標(biāo)志

3、碼:A文章編號:1007-7375(2011)06-0133-05CombinedPredictionMethodofStockPriceBasedonWaveletMulti-ScaleAnalysisXiaoYan-jun，ZhangHua，RenRuo-en(SchoolofEconomicsandManagement，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract:Stockpriceis

4、affectedbyalargenumberoffactorsandisatypicalnon-stationarytimeseries．Inordertopredictthestockpricemoreaccurately，acombinedpredictionmethodisproposedbycombi-ningthewaveletanalysis，remanetGM(1，1)model，andautoregressive(AR)model．Byusingthewaveletdecompos

5、ingalgorithm，thestockpriceisapproximatelydecomposedintoanumberofsignalsofdifferentscales．Then，thesesignalsarereconstructedtoformanumberoflowandhighfrequencytimese-rialscalledthetendencypartandrandompartofthestockpricedata．Theseserialsareusedforstockpr

6、icepredictionbyusingremanetGM(1，1)andARmodels，respectively，withrespecttotheirdifferentfea-tures．Thepredictedresultsofallserialsarecombinedintothefinalpredictionprice．Asshownintheex-perimentalresultobtainedfromanexample，bytheproposedmethod，thepredictio

7、naccuracyishigherthanthatobtainedbythetraditionalones．Keywords:waveletanalysis;remanetGM(1，1)model;autoregressive(AR)model;prediction股票價格預(yù)測的準(zhǔn)確性為投資者倍加關(guān)注，也期和長期交易者等等。不同類型的交易者以不同的是政府部門對市場有效監(jiān)管的依據(jù)。目前，對股價時間尺度來看待和影響市場，如短期交易者只關(guān)注的預(yù)測已有許多方法，但仍存在著某些不盡如人意市場短期的價格變化，

8、其行為所引起的價格波動只［1-7］的地方，究其原因在于股市是一個復(fù)雜系統(tǒng)，由具有短期的記憶;長期交易者關(guān)注市場長期范圍內(nèi)于各種因素交織在一起，使得股價時序變得復(fù)雜，因的價格變化，其行為所引起的價格波動也相應(yīng)具有［8］此難以預(yù)測。Peter等指出金融市場包括股票市長期的記憶。由于不同類型交易者的投資理念、受場是由不同投資時間水平的交易者組成，如短期、中影響因素及投資策略不同，他們所引起的股價波動收稿日期:2010-11-05基金項目:國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金資助項目(70