基于新维灰色马尔科夫模型的股价预测算法

摘要

灰色预测适合于时间短、数据量少、波动不大的系统对象,但是对于系统对象的中长期预测,采用任何形式的GM(1,1)模型,预测结果往往会偏高或偏低,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.通过结合灰色预测和马尔柯夫链理论的特点,并利用新信息优先的思想,提出了一种新维无偏灰色马尔柯夫预测模型,用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔柯夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,更新原始数据.实验结果表明,与一般的灰色马尔柯夫预测模型相比,预测准确度尤其是中长期预测准确度得到了较大提高.