基于ANFIS混沌检测方法的股市惯性假设合理性应用研究

• 作者: 史耀媛 杨稣
• 来源期刊: 生产力研究
• 学科: 经济
• 关键词: 股市 混沌 小波变换 神经模糊推理系统 惯性假设
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 金融问题研究
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: F830.91
• 字数: 4052字
• 语种: 中文

摘要

本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法.将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推理系统(ANFIS)逼近训练数据的系统模型,再计算逼近系统(ANFI S)的最大Lyapunov指数,进行混沌检测.该方法具有很强的抗噪能力,且能够实时的跟踪分析市场情况.运用该方法从混沌的角度研究股市中惯性假设的合理性,进行了大盘和个股实例分析,得到了一些有益的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨稣	西北大学经济管理学院	7	64	3.0	7.0
2	史耀媛	西北工业大学自动化学院	7	117	4.0	7.0