均线滞后的时序自回归股市态势预测算法

• 作者: 姚宏亮 李俊照 王浩 艾刘可
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 结构关系 自回归预测模型 滞后性 波浪理论
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5976字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017086

摘要

针对艾略特波浪理论中的W形态,给出一种均线滞后性的量化方法,并提出融合均线滞后特征的时序自回归股市态势预测算法(DSMA).算法首先基于波浪理论提取W形态,给出W形态结点的量化表示形式;然后引入均线滞后性,并计算均线滞后程度;最后,利用贝叶斯网络表示融入均线滞后性的W形态结构关系,将各结点的局部关系代入AR模型中实现对股市态势的预测.在实际数据上进行了算法比较分析,实验结果表明算法具有更高预测精度.

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科学与信息学院	193	1473	20.0	29.0
2	姚宏亮	合肥工业大学计算机科学与信息学院	95	488	11.0	16.0
3	李俊照	合肥工业大学计算机科学与信息学院	27	128	6.0	9.0
4	艾刘可	合肥工业大学计算机科学与信息学院	2	0	0.0	0.0