基于分层动态贝叶斯网络的股市趋势扰动推理算法
Inference Algorithm for Stock Market Trend Disturbance Based on Hierarchical Dynamic Bayesian Network作者机构：合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2022年第35卷第4期
页 面：363-373页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0903[农学-农业资源与环境] 0901[农学-作物学] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家重点研发计划项目(No.2020AAA0106100) 国家自然科学基金面上项目(No.61876206,62176082)资助。
主 题：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
摘 要：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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