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证券其它相关论文-模糊决策与股市选股.doc

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证券其它相关论文-模糊决策与股市选股.doc

证券其它相关论文-模糊决策与股市选股摘要模糊决策是近年来国际运筹学界极其活跃的研究领域之一,也是模糊集理论诞生以来应用最为成功的领域之一。模糊决策应用范围十分广泛,以其在评价股票投资价值中的应用为例,说明了它在经济领域中的应用。关键词模糊决策运筹学模糊集股票投资价值1股票技术分析及预测方法1.1股票技术分析方法进行股票的预测,最直接和基本的方法是股票的技术分析,它依据统计图表和股市的图形研判股市的未来动向,技术分析方法可以分为三种类型:判断股价趋势为主的趋势分析,如道琼斯理论、趋势线法、移动平均线等;形状分析,如K线系统、整理与反转形态、支撑与阻力以及箱性理论,波浪理论等;人气指标,如成交量图、OBV指标等。虽然技术分析方法具有一定的准确性,但是由于技术指标分析方法众多,各种方法之间差别巨大,对于投资者来说学习不易,掌握更难,同时技术分析理论缺乏可靠的理论支持,分析结果仁者见仁、智者见智。虽然直到目前它仍然是大多数投资者在使用和依赖的分析预测方法,但是改进和发展它已经成为不可避免的事实。1.2基于统计学理论的预测方法统计学理论的预测方法,主要是基于模型拟合和最小二乘原理建立各种回归、自回归、混合回归模型进行预测。此类方法,具有严格的数学基础,应用也最广泛,近年也有相当的发展。如Nelder,JA和Wedderburn,R·W·M提出了广义线性模型,它放松了经典线性模型的假设,极大地丰富了回归分析的理论。AaronLi和Duanleo对假设进一步放松,提出了一般回归模型,该领域研究具有十分惊人的前景。在计量经济研究中,Ichi二则提出了一类十分重要的模型——单指标模型。研究的重点在于使之更适合于实际社会经济系统建模。1.3基于人工智能技术的股票预测技术由于计算机与人工智能技术的飞速发展,为股票市场建模与预测提供了众多的新技术、新方法,基于人工智能的股票预测技术进展迅速。基于神经网络的股票预测方法,主要使用神经网络进行股票价格数据的学习训练,然后使用训练模型进行股市预测。采用模糊模型技术进行预测,主要是依据专家经验或统计方法建立模糊模型进行预测;另外还可采用遗传算法进行神经网络的学习权值调节或模糊模型、模糊规则的调整,使神经网络模型或模糊模型更加逼近系统模型。1.4股票的组合预测方法研究决策者面临决择的预测方式可能不只一种,且各有千秋,都能从一定程度上提供不同的有用信息

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