【摘 要】
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时间序列是按特定时间间隔采样得到的数据点构成的序列,广泛存在于现实生活中的各种领域,股票交易数据就是典型的时间序列。对股票历史交易数据进行有效地分析具有重要的现实
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时间序列是按特定时间间隔采样得到的数据点构成的序列,广泛存在于现实生活中的各种领域,股票交易数据就是典型的时间序列。对股票历史交易数据进行有效地分析具有重要的现实意义,有助于人们理解数据背后的规律和知识,为投资者辅助决策。股市具有高风险高收益的特点,对其进行预测可以降低投资风险,产生巨大的经济价值,股票价格预测一直以来都是金融时间序列分析研究中的热门课题。分析了股票市场的特点和常见的预测方法,提出了基于模式搜索的时间序列预测方法,该方法不同于传统的股票分析方法,它可以适应复杂变化的股票数据,能够对多维数据做出预测并给出置信区间。设计出一个易于使用的预测分析软件,它可以将当前股票的模式与历史数据进行对比,找出所有相似的历史数据,并以此猜测出未来的价格趋势。最后,结合真实的股票历史数据验证了系统的有效性。主要研究内容如下:(1)分析原始数据的特点,对时间序列数据、分类定义数据、事件数据进行采集并存储到文档数据库中,设计数据采集策略和逻辑存储结构。分析数据预处理的功能需求,开发了一组用于实现预处理功能的命令行工具。(2)研究常用的序列相似性度量方法和规范化方法,定义相似度得分和多维相似度,详细描述了时间序列模式搜索和预测算法,能够对一维或多维时间序列进行搜索并得出预测值和置信区间。设计数据过滤功能,可以按照多种条件组合选择数据集,通过数据分段并行的方式来提高搜索效率。(3)研究影响股价的因素和传统的股票预测方法,把模式搜索和预测算法应用到股票价格预测中,设计开发出一个股票分析软件。在真实股票交易数据上,使用该软件进行价格搜索和预测、量价组合搜索和预测、多股关联搜索和预测。通过实验检验软件的预测效果,证明该软件具备一定实用价值。
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