【摘 要】
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由于股票市场存在人为扰动性,使得基于情绪的股市预测算法效果不佳。论文针对股市的诱多诱空问题,提出一种基于理性指标的马尔科夫链股市态势预测算法(RI_MCA)。首先提取股市
【机 构】
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合肥工业大学 计算机与信息学院; 安徽 合肥 230009;
【基金项目】
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国 家 自 然 科 学 基 金 （ 61175051 ， 61175033) ； 国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 计 划 （ 973 计 划 ）(2013CB329604).
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由于股票市场存在人为扰动性,使得基于情绪的股市预测算法效果不佳。论文针对股市的诱多诱空问题,提出一种基于理性指标的马尔科夫链股市态势预测算法(RI_MCA)。首先提取股市的主要理性特征,并对这些理性特征进行量化;然后,通过主成分分析将这些理性特征融合成理性指标,并利用理性指标获取股市的买卖点;最后,将买卖点所对应的股市状态引入到马尔科夫链中,实现股市态势预测。在理性指标和股市状态相背离情况下会降低买卖点的可靠性,因而通过将特征背离引入到RI_MCA算法中提出了RICD_MCA算法,RICD_MCA算法根据特征背离程度对RI_MCA算法的结果进行调整优化。在上证指数上的实验比较与分析结果表明,RICD_MCA算法具有更高的预测精度。
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