水平窗口能量计算的股市趋势预测算法

• 作者: 刘裕国 姚宏亮 李俊照 王浩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 能量窗口 K线特征 BP神经网络 水平趋势
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 225-232
• 页数: 8页
• 分类号: TP399
• 字数: 7497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0258

摘要

水平趋势持续时间短,方向变化的不确定性大,水平状态下趋势预测成为股市趋势预测的难点.基于水平窗口的能量计算,提出一种水平窗口趋势预测的BP神经网络算法(WE-BPNN).算法首先给出短线趋势划分标准,在此基础上引入水平窗口定义;然后,通过对K线组合能量和均线组合能量进行量化计算,融合这两种能量得到窗口能量;最后,将窗口能量引入到BP神经网络预测窗口方向.由于能量对于趋势的作用具有滞后性,存在能量蓄而不发的情况,会影响到趋势判断的准确性,因而在WE-BPNN算法的基础上给出引入能量调节因子的BP神经网络(EF-BPNN)算法,动态调整窗口能量因子对于趋势预测的影响权重.在上证数据上的实验结果表明,EF-BPNN算法具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王浩	合肥工业大学计算机与信息学院	193	1473	20.0	29.0
2	姚宏亮	合肥工业大学计算机与信息学院	95	488	11.0	16.0
3	李俊照	合肥工业大学计算机与信息学院	27	128	6.0	9.0
4	刘裕国	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0