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基于范例推理的时序预测层次模型及其在期货预测中的应用.pdf

文档介绍

文档介绍:华南理工大学
硕士学位论文
基于范例推理的时序预测层次模型及其在期货预测中的应用
姓名:游永明
申请学位级别:硕士
专业:计算机系统结构
指导教师:彭宏
20040513
摘要奉文从期货市场的实际情况出发,针对当前时间序列方法在期货预测及应用中存在的问题,采用范例推理技术弥补其在实际应用中的不足,从宏观上提出一个多层次范例推理的时间序列分析框架,并结合基于原子模式的模板匹配算法和多项式拟合算法对期雍旯鄯矫妫韵嗨颇P偷耐骋幻枋鑫;。岢鲆桓龆嗖愦纬橄蠓独赜每诮饩隽撕旯鄣募芄刮侍庖院螅疚囊,啄J轿;⊥频汲龌趎阶原子模式的构造,提出了,啄0迤ヅ渌惴ǎ饩隽朔独焖鳌⑵ヅ浜屠啾茸;晃题。通过理论分析和实验验证,基于模板匹配的算法与时间序列预测领域的同类方法和传统方法相比较在精度上和性能上都有较大优势。合的函数特征化,将时间序列的数据映射到多项式的系数特征空间,然后根据系数的特征空间采用类似欧氏距离的方法来比较时间序列的相似性,从而进行詈螅ū疚牡氖奔湫蛄胁愦文P陀τ玫狡诨醯氖导试げ庵校迪至嘶诟媚型的简化期货预测系统。通过该系统提供的数据充分说明了本文一系列解决方【关键词】范例推理;范例表示;时间序列预测;多项式拟合货市场进行预测。论文的主要工作如下:架,它适用于时序的描述和预测。在时间序列的背景下,描述了多层次范例推理方法,并且讨论了在时序预测中⋯些烦<奈侍狻疚幕固岢鲆恢只诙嘞钍侥夂鲜奔湫蛄械姆椒ǎü允奔湫蛄械亩嘞钍侥案的有效性。实验验证了该模型比其它几种经典方法预测精度高,稳定性好,而且对给定长度的变化敏感度低,具有较高的实际应用价值。时间序列的预测。
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日期:知衅厂月仅日剔磴辄彩么作者签名:踢爹奴吖嫱日期:即作者签名:办≯蛚保密口,在一年解密后适用本授权书。华南理工大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书小保密瓯日期:知中年琣日何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印什和电子版,允许论文容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉”本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的全部或部分内本学位论文属于/、
第拢髀芯康谋尘引言在当今的金融市场中,风险转移与很多金融合约都息息相关,其中又以在期货、期权这种衍生品的风险管理中最为常见。期货市场在中国成立至今有十个年头,但在西方它已有近百年发展历史。随着中国商品经济发展,为更好地实现与世界经济接轨,中困的期货行业在经历了起步阶段、发展阶段、调整阶段后,现面临一个巨大的发展机遇与在期货交易中,投资者不需太多的资金就可完成一宗大买卖。准确的期货价格走势如何预测期货价格走势,以决定其最佳的买卖策略。预测的目的是发现规律,再用其对期货价格走势进行预测。目前人们主要用回归等统计手段建立模型来预测期货市场。然而,由于影响期货价格的因素较多,包括商品供求状况、经济波动周期、金融货币因素、政治政策闵素、大户的操纵和投机心理等,且各种因素相互交织、相互影响,其预测的效果并不理想。虽然目前还没有精确预测期货价格走势的万能公式,但从现有的历史数据中,我们可以找出一些可较准确预测其走势的基本规律,而这些隐藏在历史数据中的与股票、债券相比,期货的市场行为具有更大的投机性,所以一些常规的预测方法往往失效,本文采用数据挖掘方法奔湫蛄蟹治鍪侄对期货价格走势进行预测。由于时间序列分析手段可有效地通过对海量期货交易行情数据的挖掘,发现期货数据中随时间变化的一些隐含的规律,帮助预测期货市场的价格走向,从而可以做出正确、及时的决策,因此时间序列分析手段具有较高的实际应用价值。序列模型理论。与经典模型理论的提出者相比,当代的学者着力研究时问序列的结构问题,例如椒ń毙虮浠晃猲维空间点,然后在芳咐锏驴占浣信肥骄嗬的比较,巧妙地解决了时间序列的索引、挖掘、搜索、预测等问题;一些对时问序列的变换包括,,形状匹配法等为时间序列的分析提供了很好的工具。但仔细研究可以发现,当代的时间序列模型理论依然存在一些问题:传统的时间序列分析和预测技术多数是基于数学模型的,主要通过研究其数理中往往伴随大量的投机行为,又存在众多因素的影响,如政策、天气等等,且其变化难挑战,期货行业被

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