【摘 要】
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股票市场建立一百多年以来,对股票价格的准确预测一直是众多投资者和学者梦寐以求的目标.股票价格的波动可以分解为波动幅度和波动方向.由于中国股票市场中两者具有不同的性
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股票市场建立一百多年以来,对股票价格的准确预测一直是众多投资者和学者梦寐以求的目标.股票价格的波动可以分解为波动幅度和波动方向.由于中国股票市场中两者具有不同的性质,并且两者在市场中有不同的应用场合,如价格波动幅度表示市场的易变性,是政府和有关监督部门进行风险控制的主要研究对象,另外对投资者制定投资策略也具有同样重要的意义,因为投资者同样需要考虑风险,投资的目标不外乎风险最小的情况下获得最大的收益.价格波动幅度存在线性相关,长期相关性,多尺度相关性以及局部特性,完全可以利用一定的预测工具进行预测.本文通过小波变换,结合神经网络和遗传算法建立股票价格波动幅度预测模型,获得了比其它模型更高的预测精度,提出了平移小波变换克服了现有小波变换方式的预测边界问题.
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