基于粗糙集的績(jī)優(yōu)股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著股票市場(chǎng)的不斷發(fā)展，在股票信息數(shù)據(jù)庫(kù)中積累了大量歷史交易數(shù)據(jù)，如何充分利用這些歷史數(shù)據(jù)探尋股票價(jià)格的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，成為人們關(guān)心的問(wèn)題。近年來(lái)，出現(xiàn)了許多以預(yù)測(cè)股票未來(lái)價(jià)格或趨勢(shì)的方法、系統(tǒng)，如傳統(tǒng)的技術(shù)分析方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、時(shí)間序列分析法等。但上述方法對(duì)于普通投資者來(lái)說(shuō)都有使用上的難處。例如需要預(yù)先設(shè)定參數(shù)，計(jì)算速度慢等。因此，本文對(duì)股票歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)處理數(shù)據(jù)的粗糙集約簡(jiǎn)方法及股票預(yù)測(cè)規(guī)則的生成方法進(jìn)行了探討與研究。<

2、br>　　 粗糙集理論是分析和處理各種不精確、不完整信息的數(shù)學(xué)工具，它已成為數(shù)據(jù)挖掘研究的一個(gè)重要分支。但股票信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的股票時(shí)間序列數(shù)據(jù)并不符合粗糙集分析的要求，所以先要進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建粗糙集可以分析的決策表。
　　 基于粗糙集理論的知識(shí)獲取，主要是在保持分類能力不變的前提下，通過(guò)知識(shí)約簡(jiǎn)，導(dǎo)出問(wèn)題的決策規(guī)則，包括屬性約簡(jiǎn)和值約簡(jiǎn)。本文基于該理論，重點(diǎn)研究了屬性值約簡(jiǎn)算法中的標(biāo)記法，重新定義了屬性值的重要性，提出了一種改進(jìn)

3、的基于屬性值重要性的粗糙集值約簡(jiǎn)算法。該方法克服了標(biāo)記法不能處理不相容決策表的缺點(diǎn)，得到規(guī)則的冗余屬性值數(shù)量進(jìn)一步降低。并用實(shí)例對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　 在上述研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于粗糙集的股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并采用Visual C++2005，SQL Server2000和MFC應(yīng)用程序框架對(duì)所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行了具體實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)提供了股票歷史交易數(shù)據(jù)查詢功能，并可實(shí)現(xiàn)對(duì)下一個(gè)交易日股票價(jià)格走勢(shì)的預(yù)測(cè)，為投資者進(jìn)行股票買賣決策提供參