文档介绍：要摘预测拥有各种各样的预测模型,这些模型对中国股市的适用程度到底本文首先考虑了噪声对股市时间序列的影响,因此对股市时间序列进行了去噪处理。在考察过各种方法之后选取了小波去噪的方法,在最近几年里中国经济表现的相当强势,同时中国股市相当活跃。最近的调查发现中国股市的波动幅度较其他国家的股市大,这对于投资者来说有好有坏,但预测股市显得更加困难。在国外对股市的有多大呢疚慕牍獾囊恍┘际醵灾泄墒性げ庑砸约霸げ方法进行研究,进而总结出一套预测中国股市的方法。从股市诞生的那天起,人们就试图通过各种各样的办法对股价,股票收益率等进行预测。从最初的基本面预测到基于历史数据的技术面预测都曾经在投资界占据过主导地位,但是在预测之前需要考虑的问题是股市到底是否可以预测。有效市场理论的提出,表明股市是一个完全随机的市场,于是任何预测在这个理论下显得无效。现代经济学受混沌的影响越来越大,在通过混沌理论研究股市的过程中发现股市整体是一个混沌系统。股市的整体混沌性导至了其长期不可预测的结论,但是混沌性的另外一层含义就是局部的稳定性,因此考虑短期股市成为了主要研究对象。并通过图像加噪声还原的数据实验证实了这种方法的可行性。对数据去噪后运用混沌经济学中判断序列混沌性的方法判断股市序列的混江苏大学硕士学位论文
沌特征,在具体运用混沌理论时采用了计算最大指数的方式得出单调序列的非混沌性特征,从而得出单调序列是可以预测的结论。确定了可预测后就对单调序列进行了预测,分别采用的手段是基于神经网络的方法、以及椒ā⒎中畏治P停ü馊方法的预测研究得出了各自的适用范围:其中方法适用于预测首目的股价指数或者可以延伸到目标股票的股价;椒ㄗ钍屎涎芯短期的股市走势;而分形分维的方法对单调性非常强的序列拥有最好的模拟预测。本文运用的唯一计算工具是,在进行混沌序列研究的过程中一直起着很重要的作用,关键是它的计算程序编写简洁,在图像处理上有独到之处,而且其库函数非常丰富,在运用时很方便。根据我们的需要采用不同的预测方案将是很重要的。关键词:最大指数,预测性,分维,神经网络系统,混沌,股市江苏大学硕士学位论文
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第一章绪论弟一早问题的提出及研究意义股票市场是一个充满了不稳定性的系统,到现在为止没有人能够用一个确定宏观经济的晴雨表的同时又是市场操纵者和参与者的博弈,这两点决定了它的不股市历尽千辛万苦走到今天,存在着很大的争议,与国外股市相比往往出现不同步的现象,在国际资金横行的今天,按常理说如此巨大的国际资金肯定会使得中国股市与世界其他股市趋于同步,但是中国股市往往出现反应迟钝或者是恢复力极强的状态,是中国经济的强势还是中国股市本身的运作机制有问题獠坏貌引起人们的思考。国外的股市往往都由市场自我驱动,政府干预比较少,而中国股市政府的干预则显得比较多,因此在国外盛行的股市预测方法在中国是否有用,甚至说中国股市本身到底是不是可以预测的一个市场,本文将对中国上证指从股市出现的那天就有入试图通过一些技术方法来预测股市今后的发展,而可以根据有效市场理论把股市的投资者分为两类:一类是相信股市有效的,现今的任何信息都无法带来收益,既无法通过信息击败市场,因而他们总是采用一直持有的策略看好的是该股票的潜力;另外一类人试图通过对信息的分析来赚取利润,他们认为当前的股市并没有表现出所有信息带来的影响,他们总是采取主动策略。但是以上两种预测者针对的都是当前信息而并没有对股市进行预测只是对答股市是否可预测,本文将采用混沌学的方式对我国股市在相对短期的可预测性进行研究。如果能够对中国股市在相对短时期内的预测性进行回答那么就可以进一步的研究在相对短期内如何预测股市。在预测时有许多方法值得借鉴,如行业分析的方法,技术分析法等,最近使用比较多的是基