基于组合模型的股指预测

发布时间：2020-03-05 04:51

【摘要】：股票市场自诞生以来,就成为了金融市场高风险高收益的代表,吸引了越来越多投资者的关注。但是,由于股票市场变化无常,因此对股票市场的研究,把握市场整体走势就尤为重要。而股票指数作为反映股票整体走势的指标,也是影响股价的重要因素,因此,对股指预测的研究有一定的研究价值。我们综合两大股票分析方法(技术分析法和基本面分析法),首先不考虑其他因素,单纯基于市场表现,根据股票指数历史交易数据进行预测;然后基于经济指标和社会指标数据对股价指数进行建模预测,最终将两者加权,以求取得更加精准的预测结果。本文首先利用时间序列方法和数据挖掘技术中的神经网络方法,根据股票指数2010年至2018年的历史交易数据对其未来一个月每日收盘价进行预测,并选出预测效果较好的方法,然后选取了影响股票指数的因素中具有代表性的26个经济指标同股票指数的月度数据建模预测未来一个月的收盘价均值作为该月的股票指数的反映。最后将预测的未来一个月每日收盘价和未来一个月的收盘价均值采用平均绝对百分比误差倒数法加权取得最优预测结果。本文将线性模型与非线性模型相结合,建立了完整的组合模型进行股指预测,并对其进行了实证研究,证明了基于组合模型的股指预测是有意义的。
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51

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