基于混合遺傳算法的股票價(jià)格時(shí)間序列分析.pdf

1、數(shù)據(jù)預(yù)測在金融投資領(lǐng)域占有重要地位，而股票價(jià)格由于具有變化幅度大，變化因素多，變化不穩(wěn)定等特性，因而成為金融數(shù)據(jù)中最復(fù)雜最難預(yù)測的數(shù)據(jù)類型之一。正因?yàn)檫@些因素的原因，其神秘性也引起了廣大經(jīng)濟(jì)學(xué)家的興趣，很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家一直致力于研究股票市場價(jià)格的變化，希望能從中找出一些規(guī)律，避免諸如大的股市波動(dòng)，從而保持經(jīng)濟(jì)繁榮穩(wěn)定。 時(shí)間序列分析是數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一類典型問題，而基因表達(dá)式程序設(shè)計(jì)是一種新的自適應(yīng)演化算法，該算法已經(jīng)應(yīng)用到許

2、多領(lǐng)域中，并且取得了很好的效果。但是由于其具有“容易早熟收斂，陷入局部最優(yōu)解”的缺陷，因此引入模擬退火的思想將二者融合，設(shè)計(jì)GEPSAT-STOCK 算法用于股票指數(shù)建立時(shí)間序列模型，并且針對股票數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇適應(yīng)股票規(guī)律的GEPSAT-STOCK模型，包括GSAT-G編碼模型，適應(yīng)度值函數(shù)選擇以及GSAT-CT 求解適應(yīng)度值算法等。 研究了三個(gè)新的算子---保存算子、替換算子，自適應(yīng)算子，用VC的多線程技術(shù)做成可視化界面動(dòng)態(tài)

3、顯示其結(jié)果，使用000002（萬科A）號股票（2007年第一個(gè)交易日至2008年5月12日）每天的股票收盤價(jià)格作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)GEP算法得到的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行對比分析，以此來分析GEPSAT-STOCK算法在該問題應(yīng)用上的優(yōu)劣。結(jié)果顯示，利用GEPSAT-STOCK算法進(jìn)行預(yù)測取得了較好的結(jié)果，其預(yù)測精度較高，以4d作為嵌入維進(jìn)行預(yù)測時(shí)的平均相對誤差在1.4％左右。 然而雖然股票的預(yù)測平均誤差很小，但是要想精確預(yù)測股票價(jià)格還是不