预测股票明天走势预测走势可以用hmm模型吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-15 04:25 标签： 股票明天走势预测
 上传我的文档
 下载
 收藏
本人主要从事建材企业网络营销的媒介投放工作
 下载此文档
正在努力加载中...
基于隐马尔科夫模型(HMM)的股票价格预测分析
下载积分：2000
内容提示：基于隐马尔科夫模型(HMM)的股票价格预测分析
文档格式：PDF|
浏览次数：12|
上传日期： 22:09:18|
文档星级：
该用户还上传了这些文档
基于隐马尔科夫模型(HMM)的股票价格预测分析
官方公共微信基于隐马尔科夫模型的股价走势预测
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.隐马尔科夫模型是一个双随机过程,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.模型的意义在于将未来走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,观察值为股价指标,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较,并统计了预测方法的准确度.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&
(本文共45页)
权威出处：
灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分 ,其中应用较为广泛的是文献 [1 ,2 ]提出的传统ＧＭ ( 1 ,1 )模型 ,它主要适用于预测时间短 ,数据资料少 ,波动不大的系统对象 ,只需很少的几个数据即可建立模型进行预测 .但由于传统ＧＭ ( 1 ,1 )模型本身的缺陷[3] ,使其仅能适用于短期预测和原始数据序列按指数规律变化且变化速度不是很快的场合 .无偏灰色预测模型消除了传统灰色预测模型本身所固有的偏差 ,其实只是一种无偏的指数模型 ,模型准确度优于传统ＧＭ( 1 ,1 )模型[4] .但无论是哪一种ＧＭ ( 1 ,1 )模型 ,其预测的几何图形都是一条较为平滑的曲线 ,对随机波动性大的数据序进行预测时 ,预测值起伏不定 ,影响预测准确度 .马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程 ,在这一点上恰恰可以弥补灰色预测的局限 .马氏链预测对象要求具有马氏链和平稳过程等均值的特点 ,而客观世界中的预测问题大量是随时间变化或呈...&
(本文共5页)
权威出处：
随着信息技术的飞速发展,通信网中每天产生的信息量十分巨大。这使得一些非法的群体比较容易隐藏自己的通信信息。我们把这些试图在通信网络中隐藏自身存在及功能的特定群体称为隐组。以前应用隐马尔科夫模型识别隐组的问题,是通过先假定某些成员构成隐组,再计算这样的模型下产生观察通信的概率,来验证我们对模型的假设是否成立。但这种方法不仅繁杂且产生的计算量十分巨大,以致于对规模较大的网络图无能为力。本文正是以此为出发点,结合隐马尔科夫模型下节点能量及群体成员的演化规律,提出了一种节点间通信的产生方法。这样,我们不再对模型提出假设,而是从通信出发,“正向”的完成了隐组的检测。最后,我们分别对模拟的数据和真实的数据(Enron邮件数据库)进行了测试,验证了算法的有效性和可行性。&
(本文共51页)
权威出处：
复杂人机系统中,执行高危控制任务操作员的功能状态(Operator Functional State, OFS)骤降或失效往往会引发十分严重的事故。如何对操作员功能状态进行准确地预测以避免该类事故的发生己逐渐成为时下研究者致力解决的难题之一。解决该问题的一个有效途径是寻找恰当的分类器,使用操作员的电生理信号,对操作员功能状态进行有效的分类。在基于太空舱空气组分自动控制系统仿真软件(automation-enhanced Cabin Air Management System, aCAMS)的操作员功能状态实验数据的基础上,本文引入了一种基于相关性谱分析的被试个体最优电生理特征选取方法,结合其他电生理信号,作为经典的隐马尔科夫模型的输入进行分类建模。仿真结果表明隐马尔科夫模型以其优秀的时间序列信号建模能力,在OFS分类问题中有着良好的效果。最后本文对OFS,分类问题中不同参数下隐马尔科夫模型分类性能进行了对比,挖掘在OFS问题中模...&
(本文共62页)
权威出处：
信号分类一直是研究热点之一,如何对信号进行准确分类也是众多研究者追求的目标之一。分类在故障诊断和纹理图像检索中具有重要作用,在故障诊断运用中,可以通过对故障信号的识别分类,确定故障设备及原因。而在纹理图像检索中,良好的分类算法可以为用户快速的提供准确图像,满足用户需求。近年来,对小波理论和隐马尔科夫模型的研究都取得了飞速发展,小波域隐马尔科夫模型为二者的结合,是目前研究的热点。本文对基于小波域隐马尔科夫模型进行了研究,讨论了小波域的选择在信号分类中的影响、以及隐马尔科夫模型在信号分类中的效果,并将其应用于一维信号和二维信号分类中,分别以齿轮故障信号和纹理图像检索为例进行了研究。本文工作如下:1)齿轮故障诊断方法中,采用小波域HMM方法。本文通过建立一个二叉树隐马尔科夫模型结构,用小波变换后得到的系数值,训练隐马尔科夫模型参数,根据计算测试样本和模型之间的相似概率值来确定故障信号的类别。小波系数能很好地表征信号的宏观和微观信息,用...&
(本文共70页)
权威出处：
随着现代科学技术的发展，生物特征识别技术在近些年的研究中逐渐成为一个热点，随之产生的众多的研究成果和产品，被广泛应用在各类信息安全、金融交易、社会安防、出入境管理、行政、交通、医疗等领域，在社会生活的各个方面都起到了显著地作用。到目前为止，生物特征识别技术中较为成熟的技术有人脸、虹膜、指纹、掌纹、人耳、手形等识别方法，其中人脸识别因其所具有的非接触式、简单快捷等优势，成为目前生物特征识别领域中研究的主流对象，但是由于人脸图像易受光照、角度、年龄、环境变化的影响，且人脸图像之间又具有高度的相似性，因此如何快速准确的进行人脸识别，就成了研究人脸识别技术时必须要考虑和解决的问题。本文即针对上述问题，对人脸识别技术中较为常用的弹性束图匹配方法和隐马尔科夫模型方法进行了较为深入的研究，主要的工作和成果有以下几个方面：1.全面概述了目前人脸识别领域中使用较为广泛的几种识别方法，对其所采用的理论依据、具体实现方法进行了分析比较，总结和归纳了这...&
(本文共61页)
权威出处：
互联网飞速发展,网民规模不断增加,新型媒体不断涌现,使得网络舆情成为一股强大的舆论力量,影响着社会热点事件的发展,如果不能正确的引导,将严重威胁到社会公共安全。所以,挖掘网络舆情,将对搭建文明网络,稳定社会秩序,促进国家发展做出贡献。网络舆情挖掘大致包括舆情采集、话题发现和分析预测三步。其中,网络舆情数据的采集是重中之重,因为只有及时地采集到真实、可靠、完整的网络舆情数据,才能保证之后的深入分析真实、可靠、具有实际指导意义。本文主要研究的就是网络舆情数据采集技术,在分析了网络舆情及其来源的特点后,针对现有的网络舆情信息的采集技术存在的不足提出了改进方法。首先,网络舆情采集的工作是采集到同一主题事件网民言论,可以采用主题爬虫来实现。主题爬虫能够提取相关URL链接,预测下一步爬取的链接,从而有效地抓取与目标主题相关度高的网页,但是现有的主题爬虫在及时性和完整性上达不到舆情分析的要求,本文通过文献学习,理论上认识到使用隐马尔科夫模型(...&
(本文共73页)
权威出处：
扩展阅读：
CNKI手机学问
有学问，才够权威！
出版：《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 知识超市公司
互联网出版许可证 新出网证(京)字008号
京ICP证040431号
服务咨询：400-810--9993
订购咨询：400-819-9993
传真：010-★★★★广发证券-投资策略-探寻西蒙斯投资之道：基于HMM模型的周择时策略研究-罗军[1].pdf_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
★★★★广发证券-投资策略-探寻西蒙斯投资之道：基于HMM模型的周择时策略研究-罗军[1].pdf
上传于||暂无简介
阅读已结束，如果下载本文需要使用2下载券
想免费下载本文？
下载文档到电脑，查找使用更方便
还剩14页未读，继续阅读
你可能喜欢隐马尔科夫（HMM)学习笔记
（Hidden Markov Models,
HMM）用于对时间序列数据建模的统计型方法。主要用于时序模式识别，如语音、手写、手势识别。
HMM模型定义
(N,M,A,B,π)
&N: 隐状态数
&M: 观测状态数
&A： N*N的隐状态之间的转移概率矩阵
&B： N*M 隐状态到观测状态的输出概率矩阵
& & π： 1*N,
初始各个隐状态的概率&π
如果设定好M、N，则HMM可以简化为 &λ
= (A,B,π)
HMM包含三类经典问题：
计算隐状态的概率大小（Evaluation/Smoothing）
&给定模型参数，给定特定观测序状态列，计算某个隐状态序列的后验概率 P(X1:t |
O1:t)。算法为：&；
预测问题(预测隐状态，
Decoding）
&给定模型参数、给定特定的观测状态序列，计算产生此观测状态序列的最可能（maximum
liklihood）的隐状态序列（称为"Viterbi路径"）。算法：；
模型训练问题（Learning）
&给定一个或一组观测状态序列，计算最可能的隐状态转移概率矩阵A、输出概率矩阵B。目前没有可行的计算全局最优概率的算法，局部最优解(local
maximum likelihood)算法有和
Baldi-Chauvin算法。
S&P500上应用HMM计算收益率(牛市持股、熊市持币)
states.all： 利用全部数据训练
states.win1: 固定时间训练
states.win2: 使用当天之前所有时间数据训练
推荐阅读文章链接：
&提供了C#源码
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。

我要回帖

更多关于 股票明天走势预测 的文章

 

随机推荐