基于稀疏贝叶斯极限学习机算法的股票价格预测

熊炳忠

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基于稀疏贝叶斯极限学习机算法的股票价格预测

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股票价格模型是金融理论分析与实证分析的重要基础,学术界与金融业界对其建模预测一直保持着极大的兴趣,但由于股票价格表现出高噪声性、强非线性、随机分形结构以及长记忆效应等特点,需要融合优化算法、统计学习方法与金融学理论对其建模分析.基于传统方法的股票价格过程建模预测结果往往精度不够好,所建立的模型泛化能力较差.基于稀疏贝叶斯极限学习机 ( SBELM) 方法对股票价格进行建模预测, SBELM既能保持传统极限学习机 ( ELM) 算法训练过程简捷的优点,又具有稀疏贝叶斯学习机自动选择隐藏层节点数的优点.利用上证综合指数2014-2015年的市场数据,比较基于SBELM方法的建模预测与基于贝叶斯极限学习机 ( BLEM)、 ELM 以及 BP 神经网络学习算法的建模预测,结果表明,基于SBELM方法的市场指数模型预测精度最高、泛化能力最强,具有较好的应用价值.

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来源
《嘉兴学院学报》 |2018年第5期|106-113|共8页
作者
熊炳忠;
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作者单位

嘉兴学院南湖学院,浙江嘉兴314001;

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正文语种 chi
中图分类证券市场;
关键词
稀疏贝叶斯; 极限学习机; 股票价格; 预测;

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