基于形态特征与因果岭回归的股市态势预测算法

摘要：

基于股票波动典型的M形态,提出一种基于因果关系的岭回归股市态势预测算法.根据M形态的波动特征,引入能量思想,以M形态的边、波峰和波谷为结点,构建M形态的贝叶斯网络结构模型.利用马尔科夫毯算法和非对称信息熵,得到M形态的局部因果结构.采用因果强度的度量标准,将M形态因果关系引入到岭回归模型中,对股市态势进行预测.该模型通过将股票形成和能量波动的因果关系相结合,可以有效地发现股市的突变点.真实数据集上的实验结果表明,相比标准的岭回归算法和基于径向基的神经网络算法,该算法具有更好的预测效果.

关键词：贝叶斯网络、能量模型、因果分析、岭回归模型、预测算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61175051,61070131,61175033

在线出版日期：2016-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：175-183