【摘 要】
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针对传统的基于隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov model)的股票价格序列预测方法的不足,提出一种新的基于HMM的股票价格预测的方法。采用一种CBIC(Clustering and BIC)算法自动确
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针对传统的基于隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov model)的股票价格序列预测方法的不足,提出一种新的基于HMM的股票价格预测的方法。采用一种CBIC(Clustering and BIC)算法自动确定HMM隐状态数,在预测过程中当预测误差大于一定阈值时,采用模型自动更新方法建立新的模型。通过对股票价格序列的转换,建立相应的HMM,进行单步值预测。单步值预测与Hassan等人的HMM fusion model方法、ARIMA方法进行了比较,实验结果表明所提出的预测算法在股票价格预测中,比现
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