基于股价指数预测的仿真研究

摘要

研究股价预测问题,针对股价指数具有不稳定和时变性,单一预测方法预测准确度低、误差过大,为提高预测精度,消除噪声,提出一种小波分析的自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)相结合的股价指数组合预测方法.组合预测方法首先采用小波分析对股价原始数据进行分解和重构,股价数据经过小波处理后,变成线性和非线性两部分,采用ARIMA和BPNN分别对线性部分和非线部分进行预测,最后组合两者预测结果得到股价指数最终预测结果,用上证A股的收盘指数数据对组合预测方法进行了验证测试,实验结果表明组合预测方法比单一预测方法预测准确度高,误差小,在股价指数预测中具有广泛的应用前景,可为股市提供参考.