股票投资短期预测的多模匹配识别算法

摘要：

从股票投资预测的技术发展方向来看，不同人工智能学习算法之间的组合学习日益得到关注。基于组合学习的思想，提出了股票投资短期预测的多模匹配识别算法（ MPMA）。算法通过迭代计算数据采样频率、聚类分组、模式匹配将股价预测和涨跌预测纳入到一个统一的学习框架中，建立起不同人工智能学习算法之间的组合学习模型。实验结果表明，所提算法具有较好的预报和泛化能力。

关键词：股票投资、短期预测、人工智能、聚类、分类、回归

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：齐鲁证券校企合作研究基金资助项目Y24101J1G2。

在线出版日期：2014-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：180-183