【摘 要】
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针对目前国内股市走势预测存在的问题,如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等,本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型,通过对预测过程及预测结果的分析,来寻求数据
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针对目前国内股市走势预测存在的问题,如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等,本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型,通过对预测过程及预测结果的分析,来寻求数据挖掘算法与股票预测的结合点。本文使用了时间序列方法、马尔可夫链模型对证券市场的价格进行建模和预测。应用时间序列方法预测时使用了简单一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法、两次指数平滑预测法。时间序列方法预测股票走势最为简单,但是误差过大。相对于时间序列方法,马尔可夫链模型更适合对股票走势的预测,其计算量较小,虽然自身有些弊端,但是用多状态预测法可以弥补其自身的不足。改进方法后的马尔可夫链模型预测效果同真实走势差距有较大缩短。
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