基于k-means马氏链的股票价格预测研究

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随着金融市场的快速发展,股票投资的重要性越来越大。由于政策和市场的波动,投资者往往对股市的变化难以预测,在获得一定收益的同时,它也会带来巨大的损失。因此,为投资者提供一种有价值的参考模型至关重要。本文结合描述性统计和数理统计分析,对股票价格指数作探索性研究。首先,根据所选数据的特征,在比较众多聚类算法优缺点后,选择了k-means聚类算法。其次,考虑到马氏链的无后效性,推导其建立过程,最终建立了基于k-means聚类算法的马氏链预测模型。最后,以中国平安股票为例,运用所建模型进行实证分析。以2017
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