基于小波变换的股票市场预测研究

摘要

微观经济学认为需求与供给的关系是影响价格波动最重要的因素。过去对股票市场的讨论一般仅限于价格本身，却忽略了供求关系与价格之间的内在联系。而不管用什么理论和分析方法，证券市场价格涨跌之本质均是由供求关系确定的，证券品种和数量供不应求就会涨、供过于求就会跌，而且其市场价格将围绕着自身的内在价值波动。本文从供求关系角度对股票价格进行预测，抛开信息、行为等对股票买卖，进而对股票价格的影响，直接研究供求关系对股票价格的影响，对正确认识股票市场运行规律，进行股票投资，促进股票市场的繁荣健康发展具有重要价值。　　小波变换有“数学显微镜”的美誉，作为一种数学理论和分析方法，由于其良好的时间频率分辨率而在许多领域得到了广泛应用。本文利用小波变换在时域和频域上的特点以及多分辨率分析的思想，选择Daubechies小波，对股票数据信号进行预处理。　　一般对股票数据的技术分析仅限于日线数据，而且仅分析大盘指数，收盘价格和收益率，丢失了很多信息。本文通过对分时数据中的成交价格、买入数量和卖出数量进行分析，更好的保留了股票走势中的细节信息，为深入研究股票市场的内在规律提供了有力支持。　　标准的时间序列分析方法对每个时间点都进行预测，存在很多的缺点。与其预测所有时间点上的股票价格，不如建立一种可以识别买卖股票时机的算法。本文通过对股票价格的局部极值点进行研究，不光很好的避免了标准时间序列分析方法的一些缺点，减少了分析量，而且能够保证更好的收益水平。　　股票价格及股票买卖差量的局部极值点属于一种分类数据。本文利用假设检验的方法，根据χ2检验值的显著性水平得出股票价格及股票买卖差量的局部极值点之间是相关的，并用列联系数对这两组属性之间的相关程度进行了度量。最后给出试验结果进行检验。关键字：小波变换；分时数据；供求关系；买卖点；相关性；

目录

文摘

英文文摘

第1章引言

1.1研究背景

1.2文章结构

第2章需求与供给的基本原理

2.1普通商品的供求关系

2.1.1需求曲线

2.1.2供给曲线

2.1.3市场均衡

2.2股票市场中的供求关系

2.2.1投资商品

2.2.2市场操纵

2.2.3股价走势

2.2.4庄家行为

第3章小波分析的基本理论

3.1小波变换的发展过程

3.2傅里叶变换和小波变换

3.3小波变换

3.3.1对基本小波的要求

3.3.2三类小波变换

3.3.3离散a，τ栅格下的小波变换

3.3.4多分辨率分析

3.3.5 Mallat算法

3.3.6离散序列的小波变换

第4章基于小波变换的去噪方法

4.1去噪理论

4.2 Daubechies小波

4.3去噪的实验结果和分析

第5章预测方法的定义

5.1技术指标

5.2分析方法

5.3标准时间序列方法

5.4交易规则方法

第6章相关性检验

6.1两个独立样本的χ2检验

6.1.1功能

6.1.2方法

6.1.3 2×2列联表

6.1.4小期望频数

6.1.5检验步骤小结

6.1.6何时用χ2检验

6.2列联表

6.2.1功能

6.2.2方法

6.2.3检验列联系数的显著性

6.2.4检验步骤小节

6.3试验结果

第7章结论与展望

参考文献

致谢

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