隐马尔科夫股票预测交易模型

摘要

本论文主要针对股票交易模型,进行数学建模及相关分析,完成盈利最大的优化目标.为了最大程度的模仿现有股市系统的复杂程度,本文把股票数据集选为美股的十支股票,这些股票横跨5个种类,每种种类含两种股票,时间可由用户自由选择.本模型将各支股票设定为隐状态,将买卖状态设定为显状态,通过时间链观测序列寻找股票买卖的转移状态网络,基于各种状态的转移概率,寻求买卖时机、以及买卖金额,最终达到优化的目标.