| 基于高斯过程回归的上市股价预测模型 |
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| 引用本文： | 杨振舰,夏克文.基于高斯过程回归的上市股价预测模型[J].计算机仿真,2013,30(1):293-296,304. |
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| 作者姓名： | 杨振舰 夏克文 |
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| 作者单位： | 河北工业大学信息工程学院,天津,300401 |
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| 基金项目： | 天津市教育科学"十二五"规划课题 |
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| 摘 要： | 在新股上市价格的科学优化预测问题的研究中,由于金融数据复杂,特别是新股价格存在极强的无序性。传统股票价格预测方法只能采用线性变化规律进行准确预测,无法对非线性股票价格进行有效建模,降低股价预测精度。为了提高股票价格预测精度,提出一种高斯过程回归的新股上市价格预测模型,通过提取影响新股上市价格形成的指标因素,用其训练纳斯达克(NASDAQ)新股上市价格的历史数据,以粒子群算法优化高斯过程的超参数来预测新股上市价格。将8家公司的上市股票作为实例进行分析,预测结果表明,高斯过程回归的方法提高股票价格预测精度,能够有效地适用于新股上市价格预测。
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| 关 键 词： | 新股上市价格 股价预测 高斯过程回归 纳斯达克 粒子群算法 |
Price Forecasting Method for IPO Based on Gaussian Process Regression |
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| YANG Zhen-jian
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XIA Ke-wen.Price Forecasting Method for IPO Based on Gaussian Process Regression[J].Computer Simulation,2013,30(1):293-296,304. |
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| Authors: | YANG Zhen-jian XIA Ke-wen |
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| Affiliation: | (College of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China) |
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