基于属性论方法的股市预测算法

• 作者: 冯嘉礼 王洪
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 定性映射 转化程度函数 模式识别 时间序列
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 941-943
• 页数: 3页
• 分类号: O235
• 字数: 1830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0427-7104.2004.05.066

摘要

讨论有关属性论方法应用于股市预测的课题,并给出了具体的预测算法.利用转化程度函数对历史数据进行预处理,找到与当前数据窗口相似度超过特定阈值的历史数据窗口.若存在多个满足条件的相似数据窗口,这时引入能量指标参数,利用模式识别中的向量欧氏距离公式作为二次评判依据,由此决策出最相似的历史数据窗口,并据此作出实际的预测.利用该算法对深沪两地的个股作了实际预测,实验结果表明该算法简单、有效,令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯嘉礼	上海海事大学信息工程学院	71	177	7.0	10.0
2	王洪	上海海事大学信息工程学院	5	39	4.0	5.0