用delphi實(shí)現(xiàn)基于馬氏鏈的股票走勢分析技術(shù)的研究畢業(yè)論文-資料下載頁
2025-05-19 12:58本頁面
【導(dǎo)讀】且利用delphi開發(fā)工具實(shí)行自動(dòng)化控制。通過實(shí)際數(shù)據(jù)的輸入與結(jié)果的檢驗(yàn)，證明。該程序具備較強(qiáng)的實(shí)用性，大大提高了預(yù)測的速度與效率。于它以往的演變。在現(xiàn)實(shí)世界中，有很多過程都是馬爾可夫過程，如液體中微粒所作。的布朗運(yùn)動(dòng)、車站的候車人數(shù)變動(dòng)等，都可視為馬爾可夫過程。的整體稱為馬爾可夫鏈，主要是研究馬爾可夫過程的狀態(tài)及關(guān)聯(lián)，并預(yù)測未來的變化。與馬氏鏈方法結(jié)合起來希望通過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型推測出股票狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率。天、一個(gè)月或一個(gè)季度）之間的比較研究。主要通過比較相鄰一段時(shí)間內(nèi)的價(jià)格（若。的收盤價(jià)格）來確定各狀態(tài)[4][5]。先穩(wěn)后漲、繼續(xù)平穩(wěn)、先穩(wěn)后跌、先跌后漲、先跌后穩(wěn)、繼續(xù)下跌。代表漲→漲；（Xi﹣Xi+1≤-Ｙ&&︱Xi+1. ﹣Xi+1在小于０、等于０、大于０分別代表漲、穩(wěn)、跌。相同的，Xi+1﹣Xi+2也可以分為。發(fā)生后，Xi+1＜Xi+2以較大概率P1發(fā)生。同樣的，Xi+1﹣Xi+2落在區(qū)間（-?
【正文】 ；先漲后穩(wěn)的概率為 ，先漲后跌的概率為 。說明第 61天相對于第 60 天股票收盤價(jià)格上漲是一個(gè)較大概率事件，平穩(wěn)是一個(gè)中等概率事件，下跌是一個(gè)小概率事件。 若取 Y為樣本方差，其值為 。 X59－ X60為 ，故初始狀態(tài)為平穩(wěn)。由表 2，先穩(wěn)后漲為 ，連續(xù)平穩(wěn)為 ，先穩(wěn)后跌為 。即第 61天的價(jià)格有 的概率落在區(qū)間［ ～ +∞）內(nèi)， 有 的概率落在（ ～ ）之內(nèi)，有 的概率落在（ 0～ ］內(nèi)。說明股票收盤價(jià)格漲跌幅度不超過 是個(gè)較大概率事件。 若取 Y為樣本變異系數(shù)，值為 。同樣，初始狀態(tài)為平穩(wěn)。表格中先穩(wěn)后漲為，連續(xù)平穩(wěn)為 ，先穩(wěn)后跌為 。即第 61天的價(jià)格落在區(qū)間［ ～ +∞）內(nèi)的概率是 ，落在（ ～ ）之內(nèi)的概率是 ，落在（ 0～ ］內(nèi)的概率是 。說明股票收盤價(jià)格漲跌幅度不超過 是個(gè)很大概率事件。 若取 Y為樣本標(biāo)準(zhǔn)差 ，其值為 。初始狀態(tài)為平穩(wěn)。先穩(wěn)后漲為 0，連續(xù)平穩(wěn)為 1，先穩(wěn)后跌為 0。即第 61天的價(jià)格落在區(qū)間［ ～ +∞）和（ 0～ ］之內(nèi)完全不可能，它只有可能會(huì)落在區(qū)間（ ～ ）之內(nèi)。這說明后一天的股票收盤價(jià)格的漲跌完全不可能超過 。 檢驗(yàn)結(jié)果： 第 61 天的股票收盤實(shí)際價(jià)格為 元。較之第 60天相比，下跌了 。下跌幅度沒有超過方差 ，更不可能超過標(biāo)準(zhǔn)差 ，這與實(shí)際情況基本符合。 第 11 頁 共 15 頁 結(jié) 論 經(jīng)過前面兩次實(shí)證分析和結(jié)果檢驗(yàn)可以得出以下結(jié)論：證明了股票價(jià)格 的波動(dòng)可以利用馬爾可夫鏈進(jìn)行分析。雖然在現(xiàn)實(shí)之中很難直接預(yù)測股票價(jià)格波動(dòng)中的具體數(shù)值，但是可以通過區(qū)間估計(jì)的方式，將預(yù)測的結(jié)果縮小到一定的范圍，即可以用概率來說明股票價(jià)格落在某一個(gè)范圍的可能性。此外在劃分區(qū)間的臨界點(diǎn)值的選取上，由于不同股票有其本身的特點(diǎn)，所以必須要采用其本身的反映該支股票特點(diǎn)的某些數(shù)字特征作為臨界點(diǎn)值，而不能采用常量來控制。在這一點(diǎn)的出來上，采用計(jì)算機(jī)工具進(jìn)行分析尤為有效。如果不利用程序進(jìn)行分析，將會(huì)行成巨大的工作量，大大降低了預(yù)測本身的實(shí)用性和它的現(xiàn)實(shí)意義。在樣本的收集上，本過程之初只收 集了 60 個(gè)樣本，如果能將樣本空間擴(kuò)展的足夠大，那么計(jì)算機(jī)顯示的預(yù)測結(jié)果將會(huì)靠近真實(shí)結(jié)果。雖然用馬氏鏈進(jìn)行股票走勢的分析可以在一定概率程度上反映其變化，但是股票市場畢竟存在著大量的不確定因素，這些因素可能直接促使此類預(yù)測結(jié)果難以形成很大概率事件或者全概率事件，且由于小概率事件并不代表不可能發(fā)生的事件，因此在所以在進(jìn)行決策時(shí)概率僅僅作為參考。 第 12 頁 共 15 頁 參考文獻(xiàn)： [1]馮文權(quán)。經(jīng)濟(jì)預(yù)測與決策技術(shù)。武漢大學(xué)出版社， 20xx [2]韓苗，薛秀謙，周圣武，康建林。股票投資的馬爾可夫決策規(guī)劃 模型。中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 20xx， 3 [3]葉宗文，羅珊，曾波，李彥。股票價(jià)格的馬式鏈預(yù)測法。重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)， 20xx，3 [4]夏莉，黃正洪。馬爾可夫鏈在股票預(yù)測中的應(yīng)用。商業(yè)研究， 20xx， 10 [5]張宇山，廖芹。馬爾可夫鏈在股市分析中的若干應(yīng)用。華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)， 20xx，7 [6]平狄克 ， 魯賓費(fèi)爾 德。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測 。 機(jī)械工業(yè)出版社 ， 1999 [7]陳昭炯，葉東毅。變異系數(shù)的新性 質(zhì)及其在圖像處理中的運(yùn)用。小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)， 20xx， 1 [8]林永興。在 delphi 中使用控件數(shù)組。計(jì)算機(jī)時(shí)代， 20xx， 9 [9 呂偉臣。 從入門到精通。 科學(xué)出版社 ， 20xx， 1 第 13 頁 共 15 頁 致 謝 本論文是在導(dǎo)師 聶華 的悉心指導(dǎo)下完成的。導(dǎo)師淵博的專業(yè)知識(shí)，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度，精益求精的工作作風(fēng)，誨人不倦的高尚師德，嚴(yán)以律己、寬以待人的崇高風(fēng)范，樸實(shí)無華、平易近人的人格魅力對我影響深遠(yuǎn)。不僅使我樹立了遠(yuǎn)大的學(xué)術(shù)目標(biāo)、掌握了基本的研究方法，還使我明白了許多待人接物 與為人處世的道理。本論文從選題到完成，每一步都是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的，傾注了導(dǎo)師大量的心血。在此，謹(jǐn)向?qū)煴硎境绺叩木匆夂椭孕牡母兄x！ 本論文的順利完成，離不開各位老師、同學(xué)和朋友的關(guān)心和幫助。在此感謝 聶 老師的指導(dǎo)和幫助 ，及師兄師姐的關(guān)心 。沒有他們的幫助和支持是沒有辦法完成我的學(xué)位論文的，同窗之間的友誼永遠(yuǎn)長存。
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