基于矩阵画像的金融时序数据预测方法
【摘要】 针对金融市场中机构交易对股票市场中的散户投资行为具有较强的误导性的现象，提出了一种基于机构交易行为影响的趋势预测方法。首先，利用时间序列的矩阵画像（）方法，以股票换手率数据为切入点，构建不同兴趣模式长度下的基于机构交易行为影响的换手率波动知识库;其次，确定待预测股票在兴趣模式长度取何值时的预测结果精确度高;最后，根据该兴趣模式长度下的知识库，预测在机构交易行为影响下的单支股票的波动趋势。为）网络这两种预测验证趋势预测新方法的可行性和准确性，将其与自回归滑动平均（方法进行对比分析，运用均方根误差（支股票的预测结果。实验结果分析表明，与上的股票预测结果更准确。）与平均绝对百分误差（网络相比，在）模型和长短时记忆（）评价指标综合比较支的股票价格趋势预测上，所提方法有种方法对模型和ARMAARMAMAPERMSELSTMLSTM80%MP7070以3
