一种基于2‑维流预测的股票趋势预测方法

摘要

本发明涉及一种基于2‑维流预测的股票趋势预测方法，其特征在于，抽取历史数据，分别在横向和纵向时间点上进行预测，然后将预测的结果进行合并得到最终的预测数据。本发明的优点是：可以有效地解决1‑维预测中存在的一步滞后问题。

主权项

一种基于2‑维流预测的股票趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集水平维度的股票历史数据及垂直纬度的股票历史数据，其中，水平维度的股票历史数据是通过将股票历史数据库中的股票历史数据按照每天不同的时间段进行统计得到的，垂直纬度的股票历史数据是通过将股票历史数据库中的股票历史数据按照不同天的同一时间段的统计得到的；步骤2、基于水平维度的股票历史数据，采用非线性模型进行数据建模，得到用于预测水平维度股票数据的非线性数据模型；基于垂直纬度的股票历史数据，采用线性模型进行数据建模，得到用于预测垂直纬度股票数据的线性数据模型；步骤3、得到时间t的最终预测值P_t，包括以下步骤：步骤3.1、采集得到水平维度的股票数据及垂直纬度的股票数据，分别输入非线性数据模型及线性数据模型后得到水平维预测值x′_t和垂直维预测值y′_t，同时，将预测值p_t^*初始化为0，将权值w初始化为0；步骤3.2、通过公式p_t＝p_t^*+w x′_t+(1‑w)y′_t计算得到中间预测值p_t；步骤3.3、将中间预测值p_t的值赋予预测值p_t^*，w更新为w+A，A＜0.1，返回步骤3.2，直至计算了N次中间预测值p_t的值，进入步骤3.4；步骤3.4、计算得到最终预测值P_t，P_t＝p_t/N。