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