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马尔科夫股票_中马股票价

火炉炼AI机器学习045对股票数据进行隐马尔科夫建模

feature2]print(dataset_X[:5])#检查没错2。创建HMM模型关于HMM模型,我已经在我前面的文章中进行了详细的讲解,并训练fromhmmlearn。hmmimportGaussianHMMmodel=GaussianHMM(n_components=5,n_iter=1000)#暂时假设该股票有5个隐含状态model。fit(dataset_X)在使用HMM模型建模之后,我们怎么知道这个模型的好坏了?那么就需要将其预测的结果和实际的结果进行比较,看看是否一致。#使用该模型查看一下效果N=500samples,_=model。sample(N)#由于此处我使用涨幅作为第一个特征,成交量作为第二个特征进行建模,#故而得到的模型第一列就是预测的涨幅,第二列就是成交量plt。plot(feature1[:N],

基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型 中国股市预测

并假设股价指数与过去的运行态势无关,具有无后效性的特点,规定出xn在[-10,-2]表示大幅度下降,xn在[-2,-0。5]比那话代表股票价格正常下跌,xn在[-0。5,0。5]表示股票价格出现小幅震荡整理,xn在[0。5,2]表示上涨,xn在[2,10]表示股票价格大幅度上涨。时间参数以一个交易日作为交易单位,状态空间E={1,2,3,4,5},n=0表示初始值,n时刻转移概率矩阵Pij≥0,矩阵P描述该状态下转移到状态j的概率分布状态,设定Pij(K)表示由状态i转移到状态j的转移概率随着转移步骤的增加,根据变化趋势就能判断系统的稳定性,构造k步转移概率矩阵Pk=Pk1,假设t时间段股价的绝对概率向量采用P(t)=(P1(t),P2(t),…Pn(t))T,其中Pi(t)代表t时间段第i区的绝对概率,

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c='red',label='Rise%')#将实际涨幅和预测的涨幅绘制到一幅图中方便比较plt。plot(samples[:,0],c='blue',label='Predicted%')plt。legend()貌似匹配结果不怎么样,再来看看对于成交量的预测:plt。plot(feature2[:N],c='red',1],c='blue',label='Predicted')plt。legend()这两个结果都不怎么样,预测值和实际值都相差比较大,说明模型难以解决这个项目。我们换个角度来想,如果这么简单就能预测股票的走势,那每个人都会从股市捞钱,最终股市只能关门了。读者有兴趣可以优化一下HMM模型的隐含状态数,可能会得到比较好的匹配结果,但是也有可能发生过拟合,所以我觉得优化的用处不大。

马尔科夫预测法在股票价格预测中的应用

一种是按照预测对象现阶段本身所处状态来进行划分。例如,对个股每日收盘价与前日的收盘价进行比较,可划分为三种状态:上涨、持平、下跌;另一种是根据实际情况进行人为地划分,例如,可以将一段时期内股票的价格划分为若干区域,每一价格仅落入一个区域内,则每一个区域可为一种状态。通过构造马尔科夫链来进行预测。运用马尔科夫预测法进行预测,主要是构建马尔科夫链,即找出初始状态的概率向量和构建状态转移矩阵来预测对象未来某一时间所处的状态。假设条件:(1)状态转移一步转移,即都是相邻两个时期的状态转移。(2)测测期间状态的个数保持不变。(3)无后效性,即状态的转移仅与它前一期的状态和取值有关,而与前一期以前所处的状态和取值无关。用Pij(k)表示预测对象由状态Si经过k次转移,转移至状态sj的概率。k步转移概率矩阵为P(k)三、

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