贵州财经大学学报

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基于最优小波包变换、ＡＲＩＭＡ与ＳＶＲ的股票价格预测研究

高　天   

  1. 中央财经大学保险学院，北京　１０００８１
  • 收稿日期:2015-08-18 出版日期:2015-11-15 发布日期:2015-11-14
  • 作者简介:高　天（１９８７—），男，贵州贵阳人，中央财经大学保险学院博士研究生，研究方向为量化投资与金融建模。

  • Received:2015-08-18 Online:2015-11-15 Published:2015-11-14

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摘要： 股票价格序列的变化往往具有高度的非平稳性和异方差性，使得单一的预测方法难以准确预测。利用最优小波包变换，将股票价格序列分解为一系列特征规律较明显的小波包系数，对其中的趋势部分采用ＡＲＩＭＡ进行预测，对细节部分采用ＳＶＲ进行预测，最后将预测结果进行重构得到股价预测序列。实证研究结果表明：该预测方法结构明确，计算高效，能够以较高的精度对股价变化进行预测。

关键词: 最优小波包变换, ＡＲＩＭＡ, ＳＶＲ, 股票价格, 预测

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