采用小波变换建立价格波动幅度的预测模型

曹　筠

摘要：股票市场建立一百多年以来，对股票价格的准确预测一直是众多投资者和学者梦寐以求的目标。股票价格的波动可以分解为波动幅度和波动方向。由于中国股票市场中两者具有不同的性质，并且两者在市场中有不同的应用场合，如价格波动幅度表示市场的易变性，是政府和有关监督部门进行风险控制的主要研究对象，另外对投资者制定投资策略也具有同样重要的意义，因为投资者同样需要考虑风险，投资的目标不外乎风险最小的情况下获得最大的收益。价格波动幅度存在线性相关，长期相关性，多尺度相关性以及局部特性，完全可以利用一定的预测工具进行预测。本文通过小波变换，结合神经网络和遗传算法建立股票价格波动幅度预测模型，获得了比其它模型更高的预测精度，提出了平移小波变换克服了现有小波变换方式的预测边界问题。

关键词：小波变换二进小波变换神经网络遗传算法