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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于混合模型的股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究
- 小類：
- 數(shù)理
- 簡(jiǎn)介：
- 進(jìn)入21世紀(jì)以后，中國經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展帶動(dòng)中國個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域的開拓。積極與世界接軌。不可否認(rèn)，股票市場(chǎng)的發(fā)展為中國的經(jīng)濟(jì)體制改革注入了巨大的活力，并且成為中國經(jīng)濟(jì)高速成長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿υ慈?。研究股票的預(yù)測(cè)能夠指導(dǎo)投資者進(jìn)行有益的投資，不僅為個(gè)人提供利潤(rùn)，更為國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
- 詳細(xì)介紹：
- 股票預(yù)測(cè)模型作為證券分析中的重要組成部分，在國外已經(jīng)達(dá)到了比較高的水平，在信息發(fā)展的同時(shí)，新的理論和模型的建立對(duì)于提高我國的競(jìng)爭(zhēng)力有至關(guān)重要的價(jià)值意義。建立股票分析模型，對(duì)股票投資者來說，未來股價(jià)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，對(duì)利潤(rùn)的獲取及風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避就越有把握。對(duì)國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融建設(shè)而言，股票預(yù)測(cè)同樣具有重要的作用。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 作為我國經(jīng)濟(jì)重頭戲的股票市場(chǎng)，千變?nèi)f化，無論是投資者還是股票的發(fā)行者都希望是盈利，所以建立股票預(yù)測(cè)模型顯得就至關(guān)重要。 具體實(shí)施步驟如下： 1、搜集目前適合我國市場(chǎng)的股票預(yù)測(cè)模型，把這些模型的建立、應(yīng)用、適合的股市范圍列表并加以整合，并對(duì)各自的擬合程度比較排序。 2、根據(jù)上面的信息，逐個(gè)分析以上模型的優(yōu)缺點(diǎn)，在所有模型找中找出具有相似的思想、互補(bǔ)的模型。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 把各個(gè)模型進(jìn)行改進(jìn)，或者令其中相似的模型糅合，并且適當(dāng)?shù)脑鰷p步驟，得到更好的股票預(yù)測(cè)模型。 拿出實(shí)際的股票案例，用改進(jìn)后的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并令其與未加改進(jìn)的模型所得到的擬合度進(jìn)行對(duì)比，分析改進(jìn)后模型的可行性與先進(jìn)性。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 股票預(yù)測(cè)模型作為證券分析中的重要組成部分，在國外已經(jīng)達(dá)到了比較高的水平，在信息發(fā)展的同時(shí)，新的理論和模型的建立對(duì)于提高我國的競(jìng)爭(zhēng)力有至關(guān)重要的價(jià)值意義。建立股票分析模型，對(duì)股票投資者來說，未來股價(jià)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，對(duì)利潤(rùn)的獲取及風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避就越有把握。對(duì)國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融建設(shè)而言，股票預(yù)測(cè)同樣具有重要的作用。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 進(jìn)入21世紀(jì)以后，中國經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展帶動(dòng)中國個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域的開拓。積極與世界接軌。不可否認(rèn)，股票市場(chǎng)的發(fā)展為中國的經(jīng)濟(jì)體制改革注入了巨大的活力，并且成為中國經(jīng)濟(jì)高速成長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿υ慈Ｑ芯抗善钡念A(yù)測(cè)能夠指導(dǎo)投資者進(jìn)行有益的投資，不僅為個(gè)人提供利潤(rùn)，更為國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
獲獎(jiǎng)情況
- 無
鑒定結(jié)果
- 目前國內(nèi)在股票的趨勢(shì)走向預(yù)測(cè)中使用了很多數(shù)學(xué)方法，其中有的比較好的方法的準(zhǔn)確程度比較高，可是這些建立的模型有的所需要的樣本太多，有的對(duì)于結(jié)果的預(yù)測(cè)不是非常準(zhǔn)確。
參考文獻(xiàn)
同類課題研究水平概述
- 目前國內(nèi)在股票的趨勢(shì)走向預(yù)測(cè)中使用了很多數(shù)學(xué)方法，比如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及灰色預(yù)測(cè)等等。其中有的比較好的方法的準(zhǔn)確程度比較高，可是這些建立的模型有的所需要的樣本太多，有的對(duì)于結(jié)果的預(yù)測(cè)不是非常準(zhǔn)確。 另外由于股票中的影響因素非常多，單一的用一種方法很難有非常高的準(zhǔn)確度。以灰色預(yù)測(cè)方法為例，它只能在近期內(nèi)的股票的走勢(shì)作出預(yù)測(cè)，假如從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來看，它就需要一些適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)和完善。并且對(duì)于連續(xù)型的數(shù)據(jù)，要想做相關(guān)分析是比較困難的，即使將數(shù)據(jù)離散化，得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則也很難找到實(shí)際意義。
