基于离散型隐马尔可夫模型的股票价格预测

摘要：

通过对股票收益率的统计分析,建立离散型隐马尔可夫模型(H M M),从而实现了对股票价格的预测.首先,计算某支股票一段时间内当天收盘价相对于前一天收盘价的收益率,再将其收益率按照等距离离散化,作为HM M的输入;其次,通过Baum-Welch算法训练HM M的参数,然后利用Viterbi算法得出观察序列对应的最优隐状态序列;最后,根据状态转移矩阵和输出概率矩阵求出后一天收益率的概率分布,并通过加权计算得出后一天的收益率,再通过收益率计算出对应的股票价格.实验结果表明:基于离散型的隐马尔可夫模型可以更好地预测未来的股价.

关键词：隐马尔可夫模型、股票价格预测、离散化

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：148-153,211