基于动态调参KNN分类算法的股票涨跌预测模型分析

预测股票涨跌是机器学习分类算法的重要应用场景之一,根据以往实践中的经验,不同种类的股票由于数据特征不同,所以需要用携带不同参数的KNN分类模型来预测。用基于交叉熵的损失函数据训练KNN模型,以此确定KNN模型关键参数的做法,在此基础上给出能根据不同股票数据动态调整KNN算法关键参数的预测股票涨跌的模型。实践表明,这个模型在预测数据特征不同的股票涨跌情况时,均能表现出较高的准确性。

基于人工神经网络的股票高低点周期预测模型

基于股市波动的特点提出一种新的数据预处理方法——高低点法,并使用人工神经网络构建一个用于股市预测的高低点周期预测模型,该模型较好地刻画了股票市场运行的特点。

基于经验模态分解与投资者情绪的长短期记忆网络股票价格涨跌预测模型

针对传统的基于统计学的回归股票预测模型难以表征多个变量之间的关系,预测出的股票价格趋势误差较大,提出一种基于经验模态分解(EMD)与投资者情绪的长短期记忆(LSTM)神经网络股票价格涨跌预测模型。首先,将股票收盘价通过EMD分解得到若干个具有不同时间尺度的局部特征信号的本征模函数(IMF);其次,通过引入改进的股票领域情感词典,对东方财富网股吧的帖子,进行上一个股票交易日收盘后和下一个股票交易日开盘前的投资者情感分析,得到下一个股票交易日的投资者情绪指标;最后,将基础的股票基本行情数据、经过EMD得到的IMF以及投资者情绪指标加入LSTM神经网络预测下一个交易日的股票涨跌。仿真实验结果表明,在2019年1月至2021年9月的牧原股份(002714)股票数据上,与单独使用LSTM模型相比,改进后的LSTM模型的预测准确率提高了12.25个百分点,在预测为涨的F1值和预测为跌的F1值上分别提高了1.2个百分点和25.21个百分点。由此可见,基于EMD与投资者情绪的LSTM股票价格涨跌预测模型有效提高了预测精度,为股票市场的涨跌预测提供了一种有效的实验方法。

粗集与神经网络相结合的股票价格预测模型

粗集和神经网络结合反映了人类智能的定性和定量、清晰和隐含、串行和并行相互交叉混合的常规思维机理。本文建立这样一种混合杂交模型用于股票价格波动趋势的预测 ,通过粗集对数据的二维约简预处理消除了样本中的噪声和冗余 ,在提高神经网络预测精度的同时降低了学习负担。为了获得最优的预测精度 ,本文还利用遗传算法进行属性离散化和网络学习。通过对上证综指的实证研究表明 ,这种混合杂交模型的性能明显优于BP和GA神经网络模型。

基于神经网络的股票分类指数预测模型

本文运用BP人工神经网络,在MATLAB平台上,进行公用事业指数波动规律的预测和分析,能利用公用事业指数前三天的收盘价,预测第四天的收盘价,并且预测值达到一定精度。

基于BP神经网络与支持向量机的股票指数预测模型比较

本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。

小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型

小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征 ,结合神经网络也就可获得更好的预测精度 .本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测 ,并为获得最优预测精度 ,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择 .通过对上证综指的实证研究 ,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型 .

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.

基于近邻互信息的SVM-GARCH股票价格预测模型研究

为了克服传统线性模型分析处理收益率数据非线性因素的不足,本文提出一种新的基于近邻互信息特征选择的SVM-GARCH预测模型。该模型利用SVM处理高维非线性数据的优势,不仅包含了股指序列自身的历史数据信息,而且通过近邻互信息的方式融合了与目标股指数据关系密切的周边证券市场的相关变化信息。仿真实验结果表明,该模型在时序数据除噪、趋势判别以及预测的精确度等方面均优于传统的ARMA-GARCH模型。

遗传算法优化BP神经网络的股价预测研究

提出一种遗传算法优化方法,针对BP神经网络初始权值与阈值随机的问题进行优化,建立遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测模型,预测在深圳证券交易所交易的中国生物医药公司金陵药业的股价。仿真实验结果表明,所提出的模型用于解决股价预测问题是有效的。