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股票智能预测决策研究及应用

作　者: 郭刚
导　师: 戴冠中
学　校: 西北工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 智能预测 决策分析 混沌动力学 时间序列预测 股票 组合投资 神经网络 模糊逻辑 模糊推理 集值统计 非线性系统建模
分类号: F224
类　型: 博士论文
年　份: 2000年
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引　用: 11次
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内容摘要


本文针对股票市场这一非线性系统进行了智能预测、决策分析的理论和方法研究，得出了一些有用的结论，解决了一些问题；同时结合上述理论的应用，对已有的股票分析系统，给出了改进意见和设计框架，无论从理论方面还是应用方面都是有价值的：1．根据模糊集与随机集之间的关系——随机集上的落影函数等价于模糊集 上的隶属函数；从而，转化模糊集隶属函数的计算为随机集落影函数的 求取。按照随机集落影函数的物理含义，推出单因素、多因素落影预测 的估计公式。给出模糊集值统计下落影函数的最优无偏估计定义，为在 线修改模糊规则给出理论基础。2．股票的筛选问题一直是一个非常令人烦恼的问题，通过模糊数学理论，作 者给出了一种非常有效的股票筛选方法，可以结合多种股票属性进行综 合评判，从而选择出最适合投资者投资的股票。3．基于股票的K线运行形态，充分结合已有的股票技术分析和人工智能方 法，设计了混合认知和模糊预测系统，预测结果表明，对股票在一定时期 内的多步预测问题，该种模型具有极高的准确度。本系统适合进行一段 时期的预测，同时具有自修正能力。4．对混沌动力学理论进行研究和探索，依据确定性混沌理论，发现了混沌 非线性系统智能建模模型的变量选取规律，提出一种进行非线性系统建 模变量选取的方法，通过仿真例子和股票价格的预测应用表明，无论是 对于典型的混沌系统的时间序列建模，还是对具有混沌特性的经济系统 的时间序列建模，采用本方法选取建模变量所建模型的拟合精度最高， 预测和泛化能力最好。5．提出一种基于混沌理论进行股票价格多步预测的方法。只需要考虑系统 是否混沌，然后依据混沌理论给出了进行股票价格多步预测明确的最大 时间尺度。对于其它复杂非线性系统的多步预测同样具有指导意义。6．预测股票的走向，选择出准备投资的股票后，依然需要解决组合投资比 例的问题，作者结合Markowitz模型，并进行了一些解法上的改进，可以 使投资者在明确的风险收益条件下，获得最大的收益。7．对组合投资比例权数为负数的问题进行了探讨，给出了解决办法，并给出 西北工业大学博士论文 股票智能预测决策研究及应用 详细的计算方法，解决了组合投资中不能卖空的问题。8．设计了大量的股票分析软件和辅助分析工具，并通过对现有股票分析系 统的分析，提出了理论结合应用的框架和解决思路，设计了新的股票分 析预测决策系统，无论对股票投资者还是系统解诀方案提供商，以及证 券商都是有参考价值的。5

全文目录


第一章 绪论  10-21
  1．1 股票预测决策研究及应用现状  10-14
  1．2 存在问题与研究思路  14-19
  1．3 本文的工作及章节安排  19-21
第二章 FUZZY统计与随机集落影  21-29
  2．1 模糊统计及随机集落影的基本概念  21-25
  2．2 落影函数与模糊集之间的关系  25-29
第三章 模糊随机落影预测  29-39
  3．1 多因素随机落影预测  29-31
  3．2 随机集的运算  31-33
  3．3 模糊集值统计估计  33-39
第四章 模糊综合评判  39-47
  4．1 模糊变换  39
  4．2 综合评判  39-43
  4．3 多级综合评判  43-47
第五章 基于形态识别的智能预测  47-69
  5．1 神经网络分类方法  47-51
  5．2 模糊聚类分类方法  51-56
  5．3 模糊推理预测系统构建  56-61
  5．4 模糊推理系统  61-64
  5．5 集值统计的模糊推理改进  64-69
第六章 智能混沌预测  69-85
  6．1 混沌非线性时间序列预测基础  69-76
    6．1．1 全局近似  70-74
    6．1．2 神经网络全局近似  74
    6．1．3 局域近似  74-76
  6．2 智能混沌单步预测  76-81
    6．2．1 混沌系统特征  76-77
    6．2．2 智能建模方法  77-80
    6．2．3 应用例子  80-81
  6．3 基于混沌理论的多步预狈探讨  81-85
    6．3．1 最大Lyapunov指数  81-82
    6．3．2 多步预测仿真  82-83
    6．3．3 应用例子  83-85
第七章 组合投资理论  85-96
  7．1 预期收益率与风险的估计  85-88
    7．1．1 预期收益率  85-87
    7．1．2 风险  87
    7．1．3 投资组合的预期收益率与风险  87-88
  7．2 投资组合最优权重的确定  88-91
    7．2．1 Lagrange乘子法  89
    7．2．2 临界线决策法  89-91
  7．3 非负权重问题  91-96
    7．3．1 投影算法与非负比例系数的计算  92-96
第八章 股票智能预测决策理论应用_股票智能分析系统  96-105
  8．1 股票智能分析系统简介  96-98
  8．2 发展方向  98-105
    8．2．1 分析  98-100
    8．2．2 实现  100-105
      8．2．2．1 数据仓库技术  100-103
      8．2．2．2 网络拓扑结构  103-104
      8．2．2．3 软件功能结构  104
      8．2．2．4 软件技术框架  104-105
结束语  105-107
参考文献  107-114
攻读博士期间发表的论文  114-115
致谢  115

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
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