【摘 要】
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由于现有的时序预测方法仅利用局部的组合特征,信息融合低,预测效果不佳。文章基于艾略特波浪理论中的W形态,通过结构建模,提出一种结构成熟度信息的时序自回归股市预测算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61175051,61175033）,国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（2013CB329604）
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由于现有的时序预测方法仅利用局部的组合特征,信息融合低,预测效果不佳。文章基于艾略特波浪理论中的W形态,通过结构建模,提出一种结构成熟度信息的时序自回归股市预测算法。首先提取股市中的W形态,通过量价波动对W形态均线走势影响分析,引入W形态结点成熟度,并且给出了价格的波动对均线走势影响的证明,利用贝叶斯网络表示W形态中结点成熟度之间的结构关系,实现对波段信息的有效融合;然后利用非对称信息熵计算结点间的关系强度,生成基于AR的结构成熟度模型;最后利用该模型进行股市态势预测。在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度。
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