[发明专利]一种基于智能融合计算的股票走势分类预测方法在审
| 申请号： | 201910797492.4 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110956541A | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 闫涛;韩崇昭;贾勇;张恺桐;杨纪元 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 贺小停 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了本发明对目标时间段内目标股票的完备数据集内的数据采用等距离离散化算法及一维K‑Means聚类离散化算法对数据集进行离散化预处理，之后进行技术指标的属性约简，采用朴素贝叶斯分类器和K‑近邻分类器，根据经过属性约简的完备数据集对目标股票下一个交易日的涨跌幅进行分类预测，使用D‑S证据组合规则对两种分类器得到的目标股票未来涨跌幅的分类预测结果进行决策融合，最后将决策融合结果作为目标股票未来涨跌幅的最终分类预测结果。本发明能够明显提高现有的基于神经网络、SVM等各种股票走势预测方法的预测准确率。将其用于构建多因子选股模型，能够使得各类股票指标数据与股票收益之间的非线性联系更有意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 融合 计算 股票走势 分类 预测 方法 | ||
【主权项】：
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