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基于隐马尔科夫模型的股价走势预测
中文名称: 基于隐马尔科夫模型的股价走势预测
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论文编号: 4143440收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Prediction of Stock Price Based on Hidden Markov Model
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 概率论与数理统计
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 隐马尔科夫模型 双随机过程 高斯混合模型 股价预测
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 本文针对股票价格的不确定性,将隐马尔科夫模型应用于股价走势预测中.隐马尔科夫模(略)机过程,由两部分组成:马尔科夫链和一般随机过程.其中隐马尔科夫链用了描述状态的转移,用转移概率矩阵表示.一般随机过程用来描述状态与观察值之间的关系,用观察值概率转移矩阵或高斯混合分布函数表示.模型的意义(略)势和历史数据联系起来,通过历史数据估计模型的参数分布,确定隐状态和观察值的分布,进而预测当前的隐状态. 本文应用隐马尔科夫模型预测股价走势时,隐状态取为股价的未来走势,观察(略),其中离散模型中观察值为股价指标的离散化组合,连续模型中观察值为指标本身.通过历史行情数据得到参数估计,进而利用参数和当前股价的观察值,预测股价的未来走势.为了验证模型的有效性,我们将预测结果与实际情况作比(略)预测方法的准确度.实证表明,对同样的数据做分析,连续隐马尔科夫模型的实证结果优于离散模型.但相对离散模型,连续模型算法较为复杂,对实际数据的要求较高.
Focusing on the uncertainly of s(omitted), a random model of prediction on (omitted)e on stock market (omitted)by using hidden Markov Chain, which is a doubly stochas-tic process. By transition matrix or(omitted)mixture distribution, the two processes can describe the hidden status and observations. The model can connect the future status of stock price with historical status. Then we have to estimate the parameters of the model by historical (omitted)now know the distribution of hidden status and obse...
目录:
摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-12页
  ·研究背景第9-10页
  ·模式识别在股市中的应用第10页
  ·研究内容与结构第10-12页
第2章 离散隐马尔科夫模型第12-21页
  ·离散隐马尔科夫模型实例第12-13页
  ·离散隐马尔科夫模型的相关定义第13页
  ·离散隐马尔科夫模型的基本问题第13-14页
  ·离散隐马尔科夫模型算法介绍第14-20页
    ·评估问题第14-16页
    ·解码问题-Viterbi算法第16-18页
    ·学习问题-Baum-Welch估计算法第18-20页
  ·本章小结第20-21页
第3章 连续隐马尔科夫模型第21-25页
  ·高斯混合分布的分离方法-聚类方法第21-22页
  ·连续隐马尔科夫模型的参数估计第22-24页
  ·本章小结第24-25页
第4章 实证过程第25-34页
  ·主要函数说明及语句分析第25-29页
    ·隐状态匹配函数第25-26页
    ·评估问题中的fwdback函数第26-27页
    ·解码问题中的viterbi-path函数第27页
    ·学习问题中的Baum-Welch估计算法中的主要函数第27-29页
  ·数据准备第29-30页
  ·验证模型第30-31页
  ·实证结果及分析第31-34页
结论第34-35页
附录 模型中主要的matlab函数第35-41页
参考文献第41-43页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第43-44页
致谢第44-45页
附录第45页
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