基于分层动态贝叶斯网络的股市趋势扰动推理算法

姚宏亮; 贾虹宇; 杨静; 俞奎

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基于分层动态贝叶斯网络的股市趋势扰动推理算法

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当前研究者主要通过对历史交易数据的学习生成预测模型,由于影响市场的因素动态可变,因此训练好的模型在实际应用中预测效果远不及预期.针对现有预测模型适应力较弱的问题,文中提出基于分层动态贝叶斯网络的股市趋势扰动推理算法,对股市趋势进行实时预测.首先,针对稳定性较高的均线数据,通过马尔可夫毯对均线特征进行融合,提取为均线能量,得到均线的量化特征.由于多根均线之间存在结构关系,这种结构关系具有较强的抗噪能力和稳定性,因此利用分层动态贝叶斯网络对单根均线内部结构和多均线之间结构关系进行建模.然后,对顶层网络中多结点状态进行扰动,通过动态灵敏性分析实时计算结点状态变化对于股市趋势影响力.最后,基于灵敏分析的结果,利用联合树对股市趋势进行动态推理.在实际数据上的实验证明文中算法的有效性.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2022年第4期|363-373|共11页
作者
姚宏亮; 贾虹宇; 杨静; 俞奎;
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作者单位

合肥工业大学计算机与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
动态贝叶斯网络; 灵敏性分析; 联合树; 马尔可夫毯; 股市趋势预测;

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