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短线雷达效果怎么样_股票价格预测模型研究

发布时间 : 2019-07-21 01:48:04来源 : TS股票网阅读数 :

导语 : 基于机器学习的股票分析与预测模型研究 最低价、开盘价、收盘价、整理得到一系列数据。针对这些数据,进行初步分析,探索如何进行投资,并分析三组数据在持有策略、隔夜策略、

基于机器学习的股票分析与预测模型研究

最低价、开盘价、收盘价、整理得到一系列数据。针对这些数据,进行初步分析,探索如何进行投资,并分析三组数据在持有策略、隔夜策略、盘中策略三种基本策略下的统计数据。结果发现三只股票在三个策略中,持有策略优于隔夜策略,隔夜策略又优于盘中策略。并用它测试训练样本之外的数据,得到预测,当模型预测强劲的收益时,选择不交易,相反,当模型预测亏损时,反而进行交易,接下来探索此时的收益与效果,并与盘中策略相比较,经过数据分析认为,针对该只股票,运用支持向量回归建模进行预测并结合逆向策略的投资方式,在股票投资中将表现出一定优势。并用它测试训练样本之外的数据,得到预测,获取完整统计数据,探索此时的收益与效果,并与盘中策略相比较,对于鸿达兴业股票运用支持向量机预测,采取正向策略,即预测会收益就买入的策略,具有一定优势。

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深沪股市收益率分布特征的统计分析

然而峰度均大于 ", 所有选择样本均呈现厚尾现象, 包括峰度和偏度的结果分析,!和 &’! 股票的峰度 "’(#!,偏斜度明显、峰度远远大于 "。我们选择的数据均是实行涨跌停制度以后的数据。但大多数在 " $#! 之间。使用正态分布来描述偏差较大。上面是使用正态分布拟合上证指数 #))* $ * $ ’ + ’!!! $ #$* 收益率的分布如左上图:从图我们也可以看出,而非正态。我们下面尝试采用 ,’、 ,#!($)%#’"&’( $’)(", " * !此分布与正态分布在形式上有些类似,, 在 ) 采用矩估计 ,! 的前提下, " 的极大似然估计:+" %#-%-. %#( !.’ ! ( , ! %#-%-. %#!下图是 , 其中虚线表示正态分布的拟合。, 是否可以用 ,下面用 , 并与用正态分布模拟结果进行对照。, 来判断所得的分布是否符样本列的分布。下面是检验的结果:!!#, !"(!!) 临界值 !这里 !%表示用 #$%&$’( 分布估计样本分布的 !"检验统计量; !"表示用正态分布估计样本分布的 !"检验统计量, 从效果上看用 #$%&$’( 分布拟合比用正态分布拟合效果要好, 但是 #$%&$’( 分布也不是万能的, 可能是由于偏斜度过大的原因, 另外我们使用 ! 但是总的结果还是非常令人满意的, 特别是相对正态分布来说, 这是一个很大的改进。

基于BP神经网络的股票价格预测分析

比如时间序列法、混浊理论、多元回归、证券投资分析法等等。虽然很多学者使用各种方法来预测股价,预测结果往往不太理想。掌握数据的内在联系,经过非线形变换,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,训练即告停止。其中隐含层可有一层或多层,每层由多个神经元组成。…,…,…, …,又可称为迭代一步预测,是先进行单步预测,用于下一步的预测。基本步骤为:隐含层数以及每个隐含层的节点数。一般分为学习样本段和检验样本段。如果效果很好,否则,重复上一个步骤,直到得到较好的检验结果。自适应能力以及容错能力等优点,使其能够在一定条件下,一定程度上对股价走势进行判断。因此要想取得较理想的预测效果,

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