曹 筠
摘要:股票市場建立一百多年以來,對股票價格的準確預測一直是眾多投資者和學者夢寐以求的目標。股票價格的波動可以分解為波動幅度和波動方向。由于中國股票市場中兩者具有不同的性質,并且兩者在市場中有不同的應用場合,如價格波動幅度表示市場的易變性,是政府和有關監督部門進行風險控制的主要研究對象,另外對投資者制定投資策略也具有同樣重要的意義,因為投資者同樣需要考慮風險,投資的目標不外乎風險最小的情況下獲得最大的收益。價格波動幅度存在線性相關,長期相關性,多尺度相關性以及局部特性,完全可以利用一定的預測工具進行預測。本文通過小波變換,結合神經網絡和遺傳算法建立股票價格波動幅度預測模型,獲得了比其它模型更高的預測精度,提出了平移小波變換克服了現有小波變換方式的預測邊界問題。
關鍵詞:小波變換二進小波變換神經網絡遺傳算法