基于ARIMA模型的金融品种走势预测技术

作     者：王成国 邓仲元 陈海文 蔡志平 WANG Cheng-guo;DENG Zhong-yuan;CHEN Hai-wen;CAI Zhi-ping

作者机构：国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2015年第25卷第7期

页      面：11-14,19页

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61379145 61170288) 

主　　题：时间序列 差分自回归滑动平均模型 平稳 金融品种推荐 模型预测 

摘      要：利用金融品种的历史数据开展数据挖掘,有效预测金融品种的走势,为投资者提供决策导向具有广阔的市场前景和应用价值。文中针对金融品种走势预测的应用需求,深入分析金融品种的时间序列特征,总结出其除了包含常见的非线性、非平稳、动态等特征外,还具有高噪音和非正态等特点。基于求和自回归滑动平均模型,建立金融品种走势预测模型,通过实际数据验证了模型的有效性及预测的准确性。自回归滑动平均模型可用于金融品种的动态分析和短期预测。