基于基因表達(dá)式編程的股票指數(shù)和價格時間序列分析.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)信息中提取出隱含的知識、規(guī)律和行為模式的處理過程。　　經(jīng)濟(jì)學(xué)家一直致力于研究股票市場價格的變化，希望能從中找出一些規(guī)律，避免諸如股災(zāi)這種大的股市波動，從而保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。股票市場是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，同時受多種因素的交互影響，對于股票未來價格的精確預(yù)測是非常困難的。股市預(yù)測被認(rèn)為是當(dāng)前時間序列預(yù)測中最富挑戰(zhàn)性的應(yīng)用之一，受到數(shù)據(jù)挖掘界的廣泛關(guān)注?！　』虮磉_(dá)式編程(GEP)是在遺傳算法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的遺傳算法

2、的新分支，它在個體的表示、個體的處理和結(jié)果的形式等方面與傳統(tǒng)遺傳算法有著顯著的區(qū)別和優(yōu)勢?！　”疚尼槍善睂ο蟮奶攸c，研究了用GEP算法對股票指數(shù)和價格進(jìn)行預(yù)測，取得了滿意的效果。本文主要工作如下：1.闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和流程；2.對遺傳類算法特別是GEP算法的結(jié)構(gòu)和特點進(jìn)行了分析；3.對股票市場及數(shù)據(jù)的特點進(jìn)行了研究和分析；4.建立了基于基因表達(dá)式編程的股票分析模型GEP-STOCK及其算法；5.在GEP-STOCK模型和算法