基于背離特征和風險偏好分析的股價態(tài)勢預測研究.pdf

1、股票市場是企業(yè)融資和股民投資的重要手段，股市預測研究對投資者、企業(yè)、政府政策制定都具有重大的理論與現實意義。在上證大盤中常出現股價走勢與技術指標走勢不一致的現象，使傳統(tǒng)的股價態(tài)勢預測模型缺乏可解釋性及預測效果不佳;同時，指標的背離功能可以用于指導投資者預測風險和尋找買入機會，其中風險偏好是表達投資者對于股市技術指標背離的容忍程度。論文綜合股市背離特征和投資者風險偏好及二者關系研究大盤走勢，具體研究工作如下:
　　第一，首先進行MA

2、CD指標背離特征的提取及背離程度的計算，然后根據特征的背離程度值和收盤價，利用BP網絡進行股價態(tài)勢預測。由于在市場風險偏好高時，特征背離與股價態(tài)勢之間相關性很弱，因而在此基礎上利用貝葉斯網絡學習風險偏好、背離特征與股價走勢之間的關系，根據風險偏好與背離特征之間關系的變化，構建一種背離特征和風險偏好分析的股價態(tài)勢預測方法(RPDCA)。
　　第二，為了在沒有背離特征也能利用風險偏好因素預測股市，并針對風險偏好類型會隨著股市流動而變化

3、的問題，引入基于時變風險偏好的多背離特征股市預測算法（MDC-VRPA）。首先根據貝葉斯網絡學習多種指標與股價走勢的關系，利用馬爾科夫毯選取與目標節(jié)點關系最密切的節(jié)點，作為風險偏好的組成因素;然后將滑動窗口固定在待預測股市的時間段內，提取窗口內馬爾科夫毯節(jié)點的流數據和多背離流特征，將流數據代入到風險偏好度量模型以得到當前風險偏好程度;進而，通過對多背離流特征進行同源累加處理，建立最終預測模型;最后，通過后移滑動窗口，來跟蹤提取特征，實現