预测股市_灰色预测数学建模预测股市走向

时间:2020-05-07 22:58:41 作者:股票中国

灰色预测数学建模预测股市走向

(1),3(1),2(1)],()1([1)],3()2([1)],2()1([)1()1()1()1()1(21)1()1(21)1()1(21nZZZnXnXXXXXB,预测模型:nkkeXXk。,2,1,0,])1([)1+(^00)1(=+−=−ααµαµ模型的求解首先,利用matlab软件编程(程序见附件3)计算得参数:即:0。00019343=α;15971=µ又由:15793)1(00=X;21144682567337。0=αµ。代入参数最后得到的模型为:nkkeXk。,2,1,0,21144682567337。00211446-82551544。)1(^0。00019343)1(=+=+−模型的检验(1)参数的检验因为:模型中参数α的取值范围:()70。00784313,70。00784313-12,12=++−n∈naα在此范围内,故此灰色预测模型适用(2)灰色预测模型的精度检验灰色预测精度检验有残差检验、

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普通投资者无法对这些因素进行全面且恰当的综合分析,所以此模型可供普通投资者作参考。然后运用马尔科夫链模型对数据进行进一步的修正。因为A股市场的涨跌受经济形势,国家政策,外部环境以及投资者心态等多个因素影响。所以灰色预测及马尔可夫链模型做预测的值与实际值可能存在一些差异。陈翰林,数学建模教程(第一版),北京:科学出版社,统计预测与决策(第三版),上海:上海财经大学出版社,百度文库,台文志:《利用马尔可夫链模型预测股票市场的近期走势》,查询:百度文库,彭冲:20124723:网址附件附件1:X0=[29872972。22957。12972。429232935。929542960。72922。52833。82836。42887。72803。32842。82822。22803。128362878。328822921。82930。52904。52950。72960。33035。73035。93061。73064。93036。33070。42989。92997。33014。83056。330513039。73080。93137。43141。43143。73096。43071。83075。83032。53068。83033。73043。730463056。43087。23085。331183124。53097。430953065。93107。23142。83149。63172。83165。13163。73194。13185。93194。33201。63140。23148。53169。13152。13104。43077。23063。83023。93049。23070。73001。43008。12999。23008。13027。23019。62978。43006。72983。62987。53008。42994。62993。52905。82897。72871。32865。92838。12834。52873。12873。128332856。92874。22880。72832。42834。728302860。82834。92791。82769。22746。52772。82775。52816。22877。12889。62890。52858。32893。52890。62946。52950。22943。92926。82930。42935。52885。329282943。72953。82950。22929。62926。62896。929022816。128312852。32836。82829。52831。62805。828052810。82750。52646。52645。82669。92703。927162751。22731。72724。52680。72654。32635。12675。22661。62739。42736。22698。72688。32689。12677。22648。12596。32587。62635。32617。32616。12588。42602。62596。62600。12553。42563。82632。12558。82548。52506。82529。72505。52477。52471。124562460。125352554。62546。82556。32496。62490。324422427。32482。82523。92542。62551。12590。62585。125872622。82626。92648。22628。82622。62644。72597。12598。72648。62649。62583。82579。72531。12529。625272508。62511。2249324962526。82444。42500。62473。52444。924372444。12440。92425。62400。823562334。9。82323。92321。52295。52290。32309。72294。32269。42273。322772304。1];n=length(X0)fori=1:n-1jibi(i)=X0(i)X0(i+1);endjibimax=max(jibi)jibimin=min(jibi)fugai=0;nofugai=0;fori=1:n-1ifjibi(i)>exp(-2(n+1))&jibi(i)<exp(2(n+1))fugai=fugai+1;elsenofugai=nofugai+1;endendfugainofugai附件2:

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2,1=,^1X)(ii,对变换后的累加序列{重新定义残差:}244。3,2,1=,)i()1(iX)(^_)()(1)1()0(iiXiXe=对残差数列进行一次累加得:nikiike1=e,。2,1=,)()()0()1(=∑)()1(ie可以建立相应的)1,1(GM模型:αµ+αµ−α−eekeeeeek=+)1()1(^)1()1(所以修正模型为:7<≥=−−α−α−++−=+−α−α2,02,1)1(,)1())(1(])1([)1(^)1(00)1(kkkkkeeeXXkeeekeσσαµαµµ运用matlab软件求解(见附件6)修正模型:nkkkkkkeeXkk。,2,1,0,2,02,1)1−(,σ)1−(197。6101+21144682567337。00211446-82551544。)1(^0。00220。00019343)1(=<≥=+=+−−σ运用模型进行预测根据修正模型得到最后的预测模型为:

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{})0(244)0(3)0(2)0(1)1()1(0。,,max4)(^)1(^)1(^XXXXXXX预测2012年的243天股票开盘的上证指数的收盘价(见附件B)的图形走势图为:kkk−−+=+又知运用灰色模型进行长期预测会出现较大的误差,可以用2011年每天开盘价实际值与用该模型预测2011年每天的预测值之间的误差去修正2012年每天开盘价(见附件C)指数。得到的走势图如下图:8马尔可夫链模型对预测进行优化问题的分析因为A股指数的走势受经济形势,国家政策,外部环境以及投资者心态等多个因素影响;经济形式因素考虑每年GDP、CPI值;国家政策则考虑银行存款利率与银行准备金率;外部环境考虑其他股票对其的影响;投资者心态则考虑A股指数的涨跌情况。因为马尔可夫链模型研究的是受利率、汇率、通货膨胀率、所属行业前、经营者能力、个人预期及心理因素等多种随机因素的影响,所以采用马尔可夫链模型对2012年股票市场涨跌变化进行预测。

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使投资者蒙受了很大的损失。请查阅网上的资料和数据。建立数学模型,定量分析并预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化。1,244)1,2,1=,1=j的概率ikj1+-----------表示经过k步转移后处于状态18。2,在统计过程中无错误(2)假设无人为操纵股市的走向,为随机数据(3)假设2009年到2011年无统计数据的日期为股市休息日模型分析一、问题的分析因为A股指数包括上证A股指数与深成A股指数,选择其中一个进行分析即可,所以就不妨选择上证A股指数2011年1月4日到2011年12月30日的每天2收盘价的数据,总共244个综合指数收盘价数据排列成时间序列,1t=表示2010年1月4日,244=t表示2011年12月30日,设数列}36,。2,1=),({ttX表示时间t的股票收盘价(见附件A)。进行数据处理、分析,做出时间序列图如下图所示。05010040026002800300032003400时间2011年每天的收盘价走势图收盘价又因为A股指数的走势受经济形势,

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96。69%。2)关联度检验关联系数244。,2,1=,)(max)()(max)(min)(∆+∆∆i+∆i=iiiiρρη则关联度为:0。60。6840)(2441244∑=i1>==irη所以关联度检验合格。3)后验差检验原始序列的标准差:242。6074=243)0()0(i244∑=i121−X=−XS6绝对误差序列的标准差:71。7264=243244∑=i122)(∆−∆=−iS方差比为;0。295612==SSC计算小误差概率163。6387=*6745。010=SS|)(∆|∆−=−iei比较ei与S0可知(见附件5),ei中有7个值大于S0,所以小概率检验不合格。(3)模型的修正因为原预测模型:nkkeXk。,2,1,0,21144682567337。00211446-82551544。)1+(^0。0010589)1(=+=−按预测模型计算得预测值244。3,

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