水平窗口能量计算的股市趋势预测算法

作     者：刘裕国 王浩 姚宏亮 李俊照 LIU Yuguo;WANG Hao;YAO Hongliang;LI Junzhao

作者机构：合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2017年第53卷第21期

页      面：225-232页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61175051 No.61175033) 国家重点基础研究发展计划(973计划)(No.2013CB329604) 

主　　题：能量窗口 K线特征 BP神经网络 水平趋势 

摘      要：水平趋势持续时间短,方向变化的不确定性大,水平状态下趋势预测成为股市趋势预测的难点。基于水平窗口的能量计算,提出一种水平窗口趋势预测的BP神经网络算法(WE-BPNN)。算法首先给出短线趋势划分标准,在此基础上引入水平窗口定义;然后,通过对K线组合能量和均线组合能量进行量化计算,融合这两种能量得到窗口能量;最后,将窗口能量引入到BP神经网络预测窗口方向。由于能量对于趋势的作用具有滞后性,存在能量蓄而不发的情况,会影响到趋势判断的准确性,因而在WE-BPNN算法的基础上给出引入能量调节因子的BP神经网络(EF-BPNN)算法,动态调整窗口能量因子对于趋势预测的影响权重。在上证数据上的实验结果表明,EF-BPNN算法具有更好的性能。