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摘要:
研究证券行情趋势的准确预测问题.中国证券业起步较晚,证券市场是一个非线性系统,行情趋势预测特征是不确定时态的而较难获取,传统的聚类方法直接提取不确定时态的行情趋势预测特征,特征提取有效性不高而造成证券行情趋势准确度不高的问题.为解决上述问题,提出关联规则的证券行情趋势预测方法.将不确定时态的行情时间序列转换为证券变动时间序列,有效获取行情趋势预测特征,避免仅依靠时间序列的统计特性直接提取而造成的特征提取有效性不高的问题,通过构建关联规则行情趋势特征提取模型,对趋势特征输入模型进行数据挖掘完成证券行情的预测.仿真结果表明,改进方法能够有效提取行情趋势特征,准确完成证券行情趋势的预测.
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文献信息
篇名 证券行情趋势准确预测的仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 不确定时态 行情预测 关联规则
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 社会科学领域仿真
研究方向 页码范围 217-219,388
页数 4页 分类号 TV139.1
字数 4411字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 亓传伟 濮阳职业技术学院数学与信息工程系 24 72 5.0 7.0
2 任艳斐 濮阳职业技术学院数学与信息工程系 42 270 7.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
不确定时态
行情预测
关联规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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