基于神经网络技术的股票频谱分析

• 作者: 何静 彭文峰 李清峰
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 波浪理论 费波纳奇数列 频谱分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 726-730
• 分类号: F830.9
• 字数: 3948字
• 语种: 中文

摘要

根据艾略特波浪理论以及波浪理论中的各参数具有费波纳奇数列关系的特征,分析股票价格波形的特点;运用人工神经网络模型,提出基于波形分解与重构的神经网络预测方法,给出具体的实现过程.研究结果表明:通过波形分解与重构,把原始价格时间序列分解为规律相对简单、不同频率范围内的子波动序列来提高神经网络的预测精度,实现对特征不同的信号选取不同的参数模型进行预测;采用傅里叶反变换拟合出股价波动变化趋势的曲线,以达到预测股价波动变化周期的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李清峰	湖南商学院计算机与电子工程学院	23	134	5.0	11.0
3	何静	湖南商学院计算机与电子工程学院	26	78	5.0	7.0
4	彭文峰	湖南商学院计算机与电子工程学院	26	88	5.0	9.0