基于ANFIS混沌检测方法的股市惯性假设合理性应用研究 |
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作者姓名: | 杨稣 史耀媛 |
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作者单位: | 西北大学,经济管理学院,陕西,西安,710069;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710071 |
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摘 要: | 本文针对股市数据中存在大尺度噪声,混沌现象难以研究的问题,提出一种新颖的股市混沌现象检测方法。将小波变换处理后的收盘价序列经相空间重构作为训练数据,利用神经模糊推理系统(ANFIS)逼近训练数据的系统模型,再计算逼近系统(ANFIS)的最大Lyapunov指数,进行混沌检测。该方法具有很强的抗噪能力,且能够实时的跟踪分析市场情况。运用该方法从混沌的角度研究股市中惯性假设的合理性,进行了大盘和个股实例分析,得到了一些有益的结论。
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关 键 词: | 股市 混沌 小波变换 神经模糊推理系统 惯性假设 |
文章编号: | 1004-2768(2005)03-0068-04 |
修稿时间: | 2004-07-05 |
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