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支持向量机的金融数据分析与预测支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习模型，它在金融数据分析与预测中具有广泛的应用。
本文将介绍支持向量机在金融数据分析与预测中的原理和应用，并探讨其在金融领域所面临的挑战与前景。
首先，我们将了解支持向量机的原理。
支持向量机通过将数据集映射到高维特征空间中，寻找一个最佳的超平面来进行分类或回归。
它的目标是找到一个超平面，使得两个不同类别的数据点能够被最大间隔所分隔。
通过引入核函数，支持向量机可以有效地处理非线性数据，并且具有较强的泛化能力。
在金融数据分析中，支持向量机可以应用于多个方面。
首先，支持向量机可以用于金融市场的分类问题，例如判断股票市场中股票涨跌的趋势。
通过对历史数据进行分析和学习，支持向量机可以根据不同的特征变量预测股票的涨跌趋势，帮助投资者进行决策。
其次，支持向量机可以用于金融市场的回归问题，例如预测房价、利率和外汇汇率等。
通过对相关因素进行分析和学习，支持向量机可以建立回归模型来预测未来的趋势和变化。
这对于金融机构和投资者来说是非常有价值的信息，可以帮助他们做出更明智的决策。
此外，支持向量机还可以用于金融风险管理和信用评估。
金融风险管理是金融机构必须面对的重要问题之一。
通过对历史数据进行分析和学习，支持向量机可以帮助金融机构评估风险和制定相应的风险管理策略。
同时，支持向量机还可以用于信用评估，通过对个人或企业的相关数据进行分析，预测其信用状况和违约风险。
然而，支持向量机在金融数据分析与预测中面临着一些挑战。
首先，金融数据通常具有高维度和复杂性，这对模型的训练和调优提出了更高的要求。
其次，金融数据的异质性和数据的稀疏性也给支持向量机的性能带来了一定的影响。
因此，如何选择合适的核函数和对模型进行调优，将成为提高支持向量机在金融领域应用效果的关键。
然而，尽管面临一些挑战，支持向量机在金融数据分析与预测中依然具有广阔的前景。
《基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究》篇一一、引言金融时间序列分析是金融领域的重要研究课题，其目的是通过分析历史数据，预测未来金融市场的走势，为投资决策提供依据。
随着人工智能技术的不断发展，支持向量机（SVM）算法在金融时间序列分析中得到了广泛应用。
本文将重点研究基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法，为金融市场的分析和预测提供新的思路和方法。
二、支持向量机算法概述支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。
SVM通过寻找一个最优的超平面，将数据划分为不同的类别或进行回归预测。
在金融时间序列分析中，SVM可以用于预测股票价格、汇率等金融指标的走势。
SVM算法具有较高的准确性和泛化能力，能够处理高维、非线性的数据，因此在金融领域得到了广泛应用。
三、基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法1. 数据预处理在进行金融时间序列分析之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理过程包括数据清洗、数据转换、特征提取等步骤。
其中，数据清洗主要是去除数据中的噪声和异常值；数据转换包括数据标准化、归一化等处理，使数据更加符合SVM算法的要求；特征提取则是从原始数据中提取出有用的信息，如趋势、周期性等。
2. 构建SVM模型在完成数据预处理后，需要构建SVM模型进行预测。
首先，需要选择合适的核函数和参数，以确定SVM模型的结构。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。
其次，需要使用训练数据对SVM模型进行训练，使模型学习数据的特征和规律。
最后，使用测试数据对模型进行测试和评估，以确定模型的准确性和泛化能力。
3. 预测与分析在构建好SVM模型后，可以利用该模型对未来的金融时间序列进行预测。
预测结果可以用于指导投资决策、风险管理等方面。
同时，可以对预测结果进行进一步的分析和解释，如分析预测结果的误差来源、影响因素等，以提高预测的准确性和可靠性。
四、实验与结果分析为了验证基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法的有效性，我们进行了实验和分析。
基于支持向量机的多元时间序列预测模型研究多元时间序列预测是一项重要的研究领域，它在金融、经济、天气等领域中得到了广泛应用。
支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法，它被广泛应用于预测和决策问题中。
在这篇文章中，我们将介绍基于支持向量机的多元时间序列预测模型的研究。
一、多元时间序列预测的意义多元时间序列预测是指利用多个相互关联的时间序列数据来预测未来的值。
多元时间序列预测在金融、经济、天气、医疗等领域中都扮演着重要角色。
例如，在金融市场上，预测股票价格的走势对于投资者非常关键，而多元时间序列预测技术可以通过分析市场数据并预测未来走势来支持投资决策。
二、支持向量机概述支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它可以用于分类、回归和异常检测等任务。
支持向量机在二分类问题中得到了广泛应用，并且在许多问题中表现出色。
它的主要思路是将数据映射到高维特征空间中，然后在该空间中寻找一个超平面，将不同类别的数据进行分隔。
在训练过程中，SVM会选择一个最优化的超平面，以最大化数据的分类边界。
三、支持向量机在多元时间序列预测中的应用在多元时间序列预测中，支持向量机可以被用于预测未来的数值数据。
SVM 的使用非常灵活，它可以适应不同的时间序列数据类型，并且可以高度自定义。
SVM可以从之前的数据中推断出趋势和周期性的影响，并且将这些自动集成到预测模型中。
此外，SVM还可以发现时间序列之间的相关性，这意味着我们可以将多个时间序列组合在一起来形成更准确的预测模型。
四、基于支持向量机的多元时间序列预测模型基于支持向量机的多元时间序列预测模型分为四个步骤：1. 数据预处理。
对于一个多元时间序列数据集，需要进行数据清洗和变换，例如归一化、去除趋势、滤波和平滑化等操作。
2. 特征提取。
根据时间序列的特点提取相关的特征和变量，比如该时间序列的平均值、方差和周期性变化等。
3. 建立支持向量机模型。
选择合适的核函数，训练SVM模型，为多元时间序列数据建立分类模型。
支持向量机在股票预测中的应用解析作者：魏清晨来源：《现代营销·理论》2020年第04期摘要：文章从基于支持向量机的股票预测模型的构建分析入手，对支持向量机在股票预测中的具体应用进行论述。
期望通过本文的研究能够对股票预测结果准确性的提升有所帮助。
关键词：股票;预测模型;支持向量机股票作为市场经济的产物，它的出现对于促进经济发展具有重要的现实意义。
现如今，股票已经成为很多投资者的投资选择，为了能够从所选的股票中获利，就需要对其走势进行预测。
在股票预测中，可以应用支持向量机构建模型，提高预测结果的准确性。
借此，下面就支持向量机在股票预测中的应用展开分析探讨。
一、基于支持向量机的股票预测模型的构建从投资风险的角度上看，股票属于高风险投资，而高风险代表着的高收益，如何在规避股票投资风险的基础上，获得最大的收益，是每一位投资者都非常关心的话题。
通过对股票走势的预测，能够为投资决策提供依据，所以保证预测结果的准确性至关重要。
支持向量机归属于机器学习算法的范畴，是一类线性分类器，可以按照监督学习的方式，对数据进行二元分类。
下面依托支持向量机对股票预测模型进行构建。
1.1建模思路中国股市最为突出的特点是国有股和法人股不流通，但指数却是按照总股本进行加权计算，所以在研究股票预测模型时只能以个股作为对象。
股市中的个股在每个交易日结束后，都会有一个收盘价，由于中国股市设置了涨跌停限制，所以除新股发行之外，个股的单日涨幅不会超过涨跌停限制。
换言之，股票当日的收盘价与前两天的收盘价之间不会出现过大的差值，基于这一前提，可认为股票当日收盘价为之前若干天收盘价的函数，引入支持向量机可构建股票预测模型。
1.2预测模型的构建设已知训练集，然后选取适当的正数及核函数，将之转化为求取最优解的问题，在此基础上，对决策函数进行构建。
假设某股票的价格x，当天收盘价为x1，前一天的收盘价为，前若干天的收盘价为。
其中n为参数，可通过最终误差预报准则评价模型进行确定。
基于机器学习的股票市场预测与趋势分析 股票市场是一个充满变数的金融市场，投资者们一直试图预测股票价格的趋势，以便做出更明智的投资决策。然而，由于市场中存在大量的不确定性和复杂性，准确地预测股票价格一直是一个具有挑战性的任务。近年来，机器学习技术在金融领域中得到了广泛应用，并在股票市场预测和趋势分析方面取得了一些令人瞩目的成果。 机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律来进行决策和预测的技术。在股票市场中，机器学习可以通过对历史数据进行分析和建模来帮助投资者做出更准确的预测。具体而言，机器学习可以通过对大量历史数据进行训练，并从中提取有用特征来构建模型。这些模型可以帮助投资者理解股票价格变动背后存在着什么样的规律，并根据这些规律进行未来趋势分析。 在机器学习领域中，有许多经典的算法可以用于股票市场预测和趋势分析。其中，最常用的算法之一是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。SVM是一种监督学习算法，它可以通过将数据映射到高维空间中来寻找最佳的超平面来进行分类和回归。在股票市场中，SVM可以通过学习历史数据中的模式和规律来预测未来股票价格的趋势。另外，随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等算法也被广泛应用于股票市场预测和趋势分析。 然而，在使用机器学习进行股票市场预测和趋势分析时，也存在一些挑战。首先，股票市场是一个高度复杂且不确定的系统，在这样一个系统中准确地预测未来价格变动是非常困难的。其次，在使用机器学习进行模型训练时需要大量的历史数据，并且需要确保这些数据具有代表性和可靠性。此外，在构建模型时还需要选择合适的特征，并进行特征工程以提高模型性能。 尽管存在挑战，但机器学习在股票市场预测和趋势分析方面仍然具有巨大的潜力。近年来，许多研究者和机构已经开始使用机器学习算法来进行股票市场预测，并取得了一些令人鼓舞的成果。例如，一些研究使用机器学习算法对股票市场进行了情感分析，并通过情感指数来预测股票价格的涨跌。另外，一些研究还使用机器学习算法对股票市场中的大量数据进行分析，并通过构建复杂的模型来预测未来价格趋势。 除了传统的机器学习算法，近年来深度学习技术也开始在股票市场预测和趋势分析中得到应用。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它可以通过多层次神经网络模型来对复杂数据进行建模和预测。在股票市场中，深度学习可以通过对大量历史数据进行训练，并从中提取更高层次、更抽象的特征来构建模型。 总结起来，基于机器学习的股票市场预测和趋势分析是一个具有挑战性但充满潜力的研究方向。通过对历史数据的分析和建模，机器学习可以帮助投资者预测股票价格的趋势，从而做出更明智的投资决策。然而，在使用机器学习进行股票市场预测时需要注意数据的可靠性和特征选择等问题。随着机器学习技术和算法的不断发展，相信在未来会有更多高质量、准确性更高的股票市场预测模型出现，为投资者提供更多有用信息和决策支持。
机器学习算法在股票预测中的应用比较随着科技的发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
其中，机器学习作为人工智能的重要分支之一，在股票预测中发挥了重要的作用。
机器学习算法可以对大量的历史数据进行学习和分析，从而预测未来股票价格的走势。
本文将对几种常见的机器学习算法在股票预测中的应用进行比较，并探讨其优劣之处。
首先，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，其在股票预测中的应用广泛而且有效。
SVM通过在数据中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分开。
在股票预测中，可以将不同的股票走势划分为上涨和下跌两类，然后使用SVM对历史数据进行学习和分类，从而预测未来股票价格的涨跌情况。
SVM的优点在于可以处理高维特征，对于非线性关系也能取得不错的效果。
然而，SVM也存在一些不足之处，比如对于数据量大、噪声较多的情况，SVM的训练时间较长，计算资源需求较高。
其次，随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习算法，在股票预测中也得到了广泛的应用。
随机森林通过组合多个决策树，通过投票或取平均值的方式得出最终的预测结果。
相比于单个决策树，随机森林能够减少过拟合的风险，并且对于缺失值和异常数据有一定的容错能力。
在股票预测中，随机森林可以通过分析不同的特征变量，建立决策树模型并组合成随机森林，从而预测未来的股票价格。
然而，随机森林并不擅长处理高维稀疏数据，并且对于特征间的相关性较强的数据集表现不佳。
另外，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）也是一种常见的机器学习算法，在股票预测中具有一定的应用优势。
人工神经网络模拟了人脑神经元的结构和功能，通过多层次的神经网络对股票预测问题进行建模和求解。
与其他算法相比，人工神经网络具有较强的非线性建模能力，对于复杂的数据关系可以有更好的拟合效果。
在股票预测中，人工神经网络可以通过学习历史数据的规律，预测未来股票价格的变化趋势。
基于支持向量机的金融市场预测方法研究随着金融市场的快速发展，金融市场预测对于投资者和风险管理人员来说越来越重要。
随着机器学习和人工智能的兴起，使用支持向量机（SVM）进行金融市场预测也成为越来越流行的选择。
本文将探讨基于支持向量机的金融市场预测方法研究。
支持向量机是一种监督学习算法，经常用于分类和回归分析。
它通过在数据集中找到最大间隔的超平面，从而将数据集分成两个类别。
在金融市场中，SVM可以使用历史数据进行训练，以预测未来市场趋势。
由于其高准确性和鲁棒性，SVM已成为预测金融市场的流行工具之一。
然而，在使用SVM进行金融市场预测时，需要考虑以下几个因素：1. 数据选择与预处理在使用SVM进行金融市场预测之前，我们需要选择有效的数据，并对其进行预处理。
这包括数据清洗，数据平滑和数据归一化等过程。
这些过程旨在去除噪声、矫正数据倾斜和缩放数据范围，从而提高模型的准确性和可靠性。
2. 核函数选择在SVM训练过程中，核函数起着至关重要的作用。
核函数将数据从输入空间映射到高维特征空间，并用于计算最大间隔超平面。
由于金融市场数据的复杂性和波动性，选择正确的核函数可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。
常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基核函数等。
3. SVM参数选择SVM的性能取决于超参数的选择。
其中最常见的超参数是C和Gamma。
C参数控制SVM对噪声和错误分类的容忍程度，而Gamma参数控制核函数的宽度。
不同的C和Gamma值可以导致不同的模型性能。
因此，正确选择SVM参数非常重要。
基于支持向量机的金融市场预测方法已被广泛应用于各种金融市场，如股票市场、外汇市场和期货市场等。
其准确性和鲁棒性得到了很好的验证，但是也存在一些挑战和限制。
例如，过度拟合、过度依赖历史数据、市场波动性等。
因此，在使用SVM进行金融市场预测时，需要对以上因素有充分的认识和应用。
总结一下，本文研究基于支持向量机的金融市场预测方法，强调了在预处理数据、选择核函数和SVM参数时需要考虑的因素。
《基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究》篇一一、引言金融时间序列分析是金融领域的重要研究课题，其目的是通过分析历史数据来预测未来市场走势，为投资决策提供科学依据。
然而，由于金融市场受到众多复杂因素的影响，预测的准确度一直是一个挑战。
近年来，随着机器学习技术的发展，支持向量机（SVM）作为一种有效的分类和回归算法，在金融时间序列分析预测中得到了广泛应用。
本文旨在研究基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法，以期提高预测的准确性和可靠性。
二、支持向量机原理支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，通过寻找一个最优的超平面来对数据进行分类或回归。
在金融时间序列分析中，SVM可以用于预测股票价格、汇率等金融指标。
SVM的核心思想是将低维空间中的样本映射到高维空间中，通过在高维空间中寻找一个超平面来划分不同的样本类别或进行回归分析。
SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，能够处理非线性、高维数据等问题。
三、基于SVM的金融时间序列分析预测算法本文提出一种基于SVM的金融时间序列分析预测算法。
首先，收集金融市场的历史数据，包括股票价格、交易量、市场指数等；然后，对数据进行预处理，如去除噪声、填补缺失值等；接着，利用SVM算法对预处理后的数据进行训练和预测；最后，根据预测结果进行投资决策。
在算法实现过程中，需要选择合适的核函数和参数。
核函数的选择对SVM的性能具有重要影响，常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。
参数的选择包括惩罚因子C和核函数参数γ等，这些参数的选择需要通过交叉验证等方法进行优化。
四、实验与分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们进行了实验分析。
实验数据来自某股票市场的历史数据，包括股票价格、交易量等。
我们将数据分为训练集和测试集，利用SVM算法对训练集进行训练，然后对测试集进行预测。
实验结果表明，本文提出的算法在金融时间序列分析预测中具有较好的性能。
与传统的预测方法相比，SVM算法能够更好地处理非线性、高维数据等问题，提高了预测的准确性和可靠性。
Stock Forecast and Analysis Based on Support
Vector Machine
作者： 李嘉浩[1]
作者机构： [1]贵州大学经济学院,贵阳550025
出版物刊名： 经济研究导刊
页码： 107-110页
年卷期： 2021年 第32期
主题词： 支持向量机;股票预测;参数寻优
摘要：股市的变化与整个国家的市场发展经济研究动态是息息相关的,正确预测股价走势不仅对投资者做出正确投资管理决策有利,而且对促进资源有效配置、提高市场有效性也具有十分重要的意义.为此,以上证恒瑞医药和宝钢股份的日收盘价作为基础数据,运用python软件的支持向量机对我国股票发展行情进行实证预测与分析,结果表明,利用支持向量分类机对股票进行预测的准确率高达90%左右;进而再次在该模型的基础进行参数寻优,也得出对于股票预测的准确度高达90%左右的结论,说明基于支持向量机的股票预测准确率是理想的、有意义的.。
北京工业大学硕士学位论文基于支持向量机的股市预测姓名：陶小龙申请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：薛毅20050501摘要股票市场怒～个复杂的非线性动态系统，利用传统的时间序列预测技术很难揭示其内在的规律。本文，在分析传统预测分析方法的基础上，并考察了大量基予入工享枣经霹终鞭溺分接懿方法基穑上，袋用支持囱繁壤怼上海段露进行预测。本文，首先对影响股市的因素进行分析，进而提出预测股市的参数选择策略，并对股市预测的过程进行了念面的介绍。本文，提出了一种可应用ｄＢ线性支持向鬟辍戆参数遮撵方法，试骏绦栗表明该方法是一移有效秘方法。本文讨论了菝丞数及其参数对预测结果的影响。本文，采用标准支持向嫩机，对上证１８０指数和上证综合指数，以及一些个羧戆走势彝黢猿进行了羲溺，效栗基本令入潢意。然藤，本文采鼹黢审夔窦舔数据，对支持向麓机方法和ＢＰ人工神将网络进行了对比。结果表明，支持向量机臌然在学习效熙略逊于ＢＰ网络，但在预测效果上优予ＢＰ网络。
关键词支持向量机；技术分析；参数选择；股黎北京工业大学理学硕士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＳｔｏｃｋｍａｒｋｅｔｉｓａｃｏｍｐｌｅｘ
ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍ．ｈｉｓｖｅｒｙｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏ
ｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｉｎｈｅｒｅｎｔｒｕｌｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｉｍｉｎｇｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｉｓ
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ａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｏｎｍｅｔｈｏｄｓｕｐｏｎｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌ
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Ｉｌ独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
签名：隔，１－危日期：兰：！！：ｆ！！
关于论文使用授权的说明本入究全了解北塞工韭大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校菊投保留送交论文的复印件，允许论文被溉阅和借阅；学校可以公布论文的全部溅部分内容，霹殴采用影印、缩印或其德复割手段保存论文。（绦密豹论文在解密后应遵守＿ｌ魄规定）
魏Ｐ”彩导师勰旃毅魄鄙｛基夕１。１课题的疲用背景第１章绪论在疆方国家，股票市场已经脊了三酉多年的发展历史，瑷在已经成为整个社会经济的“晴雨表”和“报警器”，其对于经济发展的作用不可估量。中国的证券泰场形残予主个懿纪丸卡年代撩鬻，经过＋凡年鹣发展，我国段鬃枣场已毂具规模，沪深上市公司超过１０００家，登记开户数有７０００万。现在股票投资已经成为久翻墨常生活懿一个重瑟缓成鄢分，然露，羧票投瀣懿牧盏与风殓著襻，为了获取投资的商收益，必须承担较大风险。因此，有效股市预测方法的研究具有极其重婺的理论意义和应用价值。随着越来越多的久避入段市进行投资活动，入稍迫切需要一种有效的分析预测方法，能够最大眼度的增加收益，降低风除。随着股市的发腠，以及对于股市规律认识的加深，人们提出各种各样的股市预测方法。这些预测方法都在一定程度上揭示了骏市魍运行规律，但是黢捻系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性决定了股市预测的艰巨性，现有的分析预测方法应爝效果荠不理想。嚣慰，经过多年豹发震，已经积爨了大量麴竣枣数撰信息，如何从这些庞大的数据中挖掘出有价值的信息，并将这些信息应用于投资决策中残力羧市颈濒的焦点阔憨。支持向量机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒ
ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）是数据挖掘中的一项新技术，慰
借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统箍难的有效办法，爨然稳述处在飞速发蓑豹除莰，餐它静璞论基璐和实现途径的基本樵架已经形成。支持向量机目前主要来解决分类问题（模式识别，判别分析）和阐归问越。而股市行为预测通常为预测股市数掘的走势和预测羧帝数据懿采来数穰。焉警我餐将走势着佟嚣耱获态（涨、跌），润题餐转纯为分类问题，两预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。我们裔理由棚信支持向量机可以对股市进行预测。
１．２般市预测懿发展概撼颈滚楚撵姨己甄蘩转溺定泰躲事转。羲测瀵谂董筝为一耱逮爱粒方渡谂，蕊碟以应用于研究自然璃象，也可以应用于研究社会现象。将预测理论应用予务个领域，簸产生了预测的器个分支，如入口预测、经济预铡、气象预测等等。北京工业大掌理学硕士学位论文在金融经济学的发展上，人们对金融预测作了大量的探索，取得了丰硕的成果。典型的金融预测时是时间序列预测。时间序列是按照时间顺序取得的一系列观察值。时间序列的典型特征是相邻观测之之间的依赖性。为了研究这种依赖性，人们提出了许多时间序列模型，并对这模型的性质及分析方法进行了深入的研究。传统的金融时间序列大致上有两种研究方法，一种方法是从基本的经济原理出发建立金敲时闽序捌服跌静数学模墅，像Ｍａｒｋｏｖｉｔｚ魏投资组合瑷论。“，资本资产定价模型（ＣＡＰＭ）。“、套利定价理论（ＡＰＴ）。“、期权定价模型。３等。实际上，这部分成果就怒确定金融时闯序剃的趋势颁。这些瑷论，在理论上徽成功（有三项获得诺贝尔经济学奖），但它们都是建立农很理想的假设上，而这些假设与帝场的实际情况有很大差距，所以这魏理论在实际效采中并不瑗想。另一种方法魑从统计角度对金融时间序列进行研究。这张方法直接从实际数据出发，应用概率统计推断出市场来来的交优规律。缀然这种方法扶经济学角震来讲缺芝理论性，但是在实际应用中效果较好。而且，统计方法还可以对经济模烈的好坏进行检验和评价。二十毽纪８０年代以前，人们对时间序列的研究主要榘中在～种线性模型，即自回妇移动平均模型（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅＭｏｖｉｎｇＡｖｅｒａｇｅＭｏｄｅｓ，ＡＲＭＡ），这种模型结构简单，商着完善豹统计推断技术，应用菲常广泛。假是ＡＲＭＡ模型毕竟是一种线性模溅，有些实际现象在模型中得不到反映。在这；｝中情况下人们开始提出并研究菲线性时间序列，最重要的就是Ｒ．ＥＥｎｇｌｅ在八十年代初掇出的自网归条ｌ牛异方莲模型（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｌｙＨｅｔｅｒｏｓｃｅｄａｓｔｉｃ
ｍｏｄｅｌｓ，ＡＲＣＨ），由于ＡＲＣＨ模型将方差看律髓时间变幼的量，而不是一个常量，从某种稷度上克服了线性模型的局限性。与实际情况更相符，从丽得到了广泛瀚应用。股市预测，是金融经济预测的一个裁要分支。它对股票市场所反映的备种资讯逐行段集、整理、练合等工｛乍，簌黢帑的历史、现状耧援律往潦发，运尉科学的方法，对股市未来发展前景进行测定。羧枣矮溅一般基予跌下三点稷设汹３㈨：（１）有效市场假设；指股梁市场会对每一条有可能影响股价的信息都会作出反炊，丽各种价格的变动正是这秘反映的结果。（２）供求决定假设：指一切信息都会对段鬃市场的供求双方力量对比产生影响，供求决定交易量和交易价格。第１章绪论（３）历史相似原则：描由历史资料所概括出来的规律已经包含了未来股票市场的一切变动趋势。黢枣颈测援不同懿据猴麓戳有不恿豹分类。接涉及瓣范围不同霹分为：指数预测和个段预测；按预测时间长短不同可分为：长期预测、中麓预测和短期预测；按预测方法的不同可分为：定性预测和定量预测等等。一葺多霉寒，一磐分辑方法遗若歉辔＿豹产生移发矮逐步完善越来。ＣｈａｒｌｅｓＤｏｗ凌１９∞年到１９０２年，霹了～系列豹评论来阐述德戆豢绣鼹。ＳａｍＮｅｌｓｏｎ收集了能的评论并将他的观点发葳为市场行为琢则，这麟建成为技术分析基础的道氏理论。ＲｉｃｈａｒｄＳｃｈａｂａｃｋｅｒ第一个将通用图表形态分类，研究出“缺口”理论，被称作技术分析科学之父。瑞夫·Ｎ·艾赂特通过研究市场波动和循环的形态，提出了“波浪理论”。ｗ·Ｄ－Ｇａｎｎ研究了时间要素髂重要髓，提出了“价格时闻等价”的概念。随后，又出现了各释分桥方法，壤摄Ｋ线圈分褥法、柱获强分糖法、点数图分辑法、移动平稳法、形态分辑法、憝势分褥法、霜度分辑法、狰秘级数与黄金分裁魄螺旋瑟法、四度空阍法等。这些分繇方法主要依赖于图袭，圈袭信息具有明显的童溉纯优点，但图表豹分析与搔标静选择却要依靠主观的判断，这是这些分析方法面临的擞骚问题。由于股票交易的模式和相关信息的复杂性，这样一种严重依靠经验的方法，其Ｗ靠性在很大程度上是要受到质疑的”“。致６０年代开戆，人稍尝试接髑各耱辩润垮魏癸辛嚣方法葶乏鞭测羧豢。在辩阚帘列分拼中，线性模型的研究比较成熟。Ｓｃｈｅｋｍａｎ邋过建立融回归模黧对法兰宠福黢枣送行装溅，取褥貔较瀵意瓣缍暴。镶是毅枣燕一令饕线瞧系统，惩线镶模型遥ｊ蕴容易丢失肖雳信惠。为了瑟确切搐避实际系统特性，又发壤了阏值裔潮螺模型、多项式蠡赠归模溅和指数囊回归模溅哪¨州等，用这魑方法对黢市进行建模帮鞭溺邀取褥了比较好的结果。毽是这萃牵线性横麓缀难是癍付复杂豹菲线懿数据。柱这种情况下人们开始提融并研究非线性竹窖间序列，最重要的就煅Ｒ．ＥＥｎｇｌｅ程八十年代糖挺窭弱囊豳鹅条锌异方蓑模鹫（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｌｙＨｅｔｅｒｏｓｃｅｄａｓｔｉｃｍｏｄｅｌｓ，ＡＲＣＨ），由予ＡＲＣＨ模溅将方差餐作随时瘸变动静囊，瑟苓怒一令鬻爨，觚莱秘程度上克服了线瞧模型豹鼹羧馁。与实添情况更稻符，觚两得到了广泛的瘦弼随着混沌和分彤理论豹发展，用非线性确定系统规德研究股价行为越来越鼹示爨强大的生命为。颓测毽论家Ｇｏｒｄｏｎ指感，滋淹溪论开辟了预澳《磷究耨豹赣域，为原来被认为不可预浏的复杂系统的预渊提供了新的理论与方法途径。１９８９冬美国学密ＬｅＢａｒｏｎ发现了股票露收益岸捌与瘸收熬彦列中存在混淹璇蒙。分形举的剖始入Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｌ辩股票价格的变动规律进行了研究，德从股票价格变动豹分枣及其分柱瀚稳馘瞧方嚣论谖了黢椠徐搀懿变稼是分澎懿。Ｆａｒｍｅｒ翻
