[发明专利]一种预测股票价格和确定参数的方法、设备及存储介质

说明书

本公开涉及一种预测股票价格和确定参数的方法、设备及存储介质，其中，预测股票价格的方法包括：获取目标日期前的历史股价时间序列；以预设滑动时间窗口处理历史股价时间序列，得到N个中间日期对应的N个历史股价序列；对每个中间日期对应的历史股价序列进行变分模态分解；根据分解序列确定第一输入序列；使用历史股价时间序列确定第二输入序列；将第一输入序列和第二输入序列作为输入，使用ELM模型输出中间日期对应的预测股价；根据通过和声搜索方法预先确定的权重系数，对N个中间日期对应的N期预测股价进行加权，得到目标日期的预测股价。该参数确定方法确定权重系数。通过该方法，提高了股票价格预测的准确率。

技术领域

本公开涉及计算机领域，尤其涉及一种预测股票价格和确定参数的方法、设备及存储介质。

背景技术

股票市场预测一直是金融领域研究热点之一，近年来一直备受关注。由于股票价格表现出动态、非线性、非参数和混沌等性质，准确预测股价是一项非常困难和具有挑战性的课题。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种预测股票价格和确定参数的方法、设备及存储介质。

第一方面，本公开提供了一种预测股票价格的方法，包括：获取目标日期前的历史股价时间序列；以预设滑动时间窗口处理历史股价时间序列，得到N个中间日期对应的N个历史股价序列；对于N个中间日期中的每个中间日期：对中间日期对应的历史股价序列进行变分模态分解，得到K个分解序列；根据K个分解序列确定第一输入序列，第一输入序列表示中间日期的股价特征；使用历史股价时间序列确定第二输入序列，第二输入序列表示中间日期之前的股价趋势；以及将第一输入序列和第二输入序列作为输入，使用ELM模型输出中间日期对应的预测股价；根据通过和声搜索方法预先确定的权重系数，对N个中间日期对应的N期预测股价进行加权，得到目标日期的预测股价。

在一些实施例中，根据K个分解序列确定第一输入序列，包括：提取K个分解序列中每个分解序列内与中间日期对应位置的值组成第一输入序列。

在一些实施例中，第二输入序列包括以下至少之一：中间日期前连续多天的历史股价；与中间日期间隔一个或多个预设天数的日期的历史股价；中间日期前连续多天的历史股价的一个或多个移动平均值。

第二方面，本公开提供了一种确定参数的方法，包括：获取股票的历史股价时间序列；在历史日期中选择多个目标日期，对于每个目标日期，以目标日期的实际股价作为标签，确定每个目标日期对应的模型输入，使用ELM模型输出目标日期对应的N期预测股价；以及以最小化目标日期的预测股价与实际股价之间的误差为目标进行和声搜索，确定与N期预测股价对应的权重系数，其中，目标日期的预测股价是根据当前权重系数对N期预测股价进行加权得到的。

其中，确定每个目标日期对应的模型输入，包括：以预设滑动时间窗口处理目标日期之前的历史股价时间序列，得到N个中间日期对应的N个历史股价序列；对于N个中间日期中的每个中间日期：对中间日期对应的历史股价序列进行变分模态分解，得到K个分解序列；根据K个分解序列确定第一输入序列，第一输入序列表示中间日期的股价特征；使用历史股价时间序列确定第二输入序列，第二输入序列表示中间日期之前的股价趋势；以及以第一输入序列和第二输入序列作为中间日期对应的模型输入。

在一些实施例中，根据K个分解序列确定第一输入序列，包括：提取K个分解序列中每个分解序列内与中间日期对应位置的值组成第一输入序列。

在一些实施例中，第二输入序列包括以下至少之一：中间日期前连续多天的历史股价；与中间日期间隔一个或多个预设天数的日期的历史股价；中间日期前连续多天的历史股价的一个或多个移动平均值。

在一些实施例中，误差为平均绝对百分误差。

第三方面，本公开提供了一种计算机设备，计算机设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现本公开提供的预测股票价格的方法的步骤。