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摘要
针对股市指标因子间存在高冗余、非线性等特点,同时开盘价还受政治、经济、投资者心理等因素影响,使得线性方法无法准确地预测开盘价的走势及波动范围.因此,为了提高开盘价预测的准确率,首次提出AP-FIG算法处理收盘价,同时首次在动态改进的粒子群算法(DIPSO)位置更新过程中引入缩减因子,并对其动态调整(DKIPSO),构建基于DKIPSO自动选取SVR参数的开盘价预测模型(DKIPSO-SVR).仿真结果表明,相比于DIPSO-SVR,DKIPSO-SVR不仅提高了泛化能力,还增强了稳健性;对比于GS-SVR,DKIPSO-SVR不仅误差低、拟合效果好,同时还将精度提高近7个百分点.最重要的是,利用AP-FIG算法处理收盘价的预测结果优于其他隶属度方程,使得AP-FIG和DKIPSO-SVR组合模型在股市开盘价预测方面具有更加广泛的应用价值.
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