基于DFT的股价预测.doc

1、 基于DFT的股价预测摘要：股票市场是一个高度复杂的非线性动态系统，其变化既有内在的规律性，同时也受市场、经济、非经济等诸多因素的影响。建立在数理统计基础上传统定量预测方法在对股市的研究中预测效果不是很显著，而DFT具有自组织、自适应等特点，能自动从历史数据中提取有关金融活动中的知识，因而非常适用于解决股票预测领域中的非线性时间序列问题。该文以股市的可预测性为基础，对股市部分影响因素进行量化，融合传统证券技术分析方法，使用该文提出一种混合训练算法，建立基于MATLAB的股价预测模型，并对部分大盘股、个股的收盘价进行预测,评价预测模型的有效性。首先，该文对股市的可预测性进行阐述、对影响股市的各种

2、因素进行分析，并对国内外的证券分析方法、股市预测方法研究的最新发展进行综述。其次，从误差反传算法在预测中存在的问题入手，提出一种算法。该算法从隐含层神经元个数的确定方法、权重和阀值的初始值域、误差函数和自适应学习速率等方面对误差反传算法进行改进，以达到提高网络的收敛速度的目的；再次，该文根据非线性时间序列预测原理，提出股价预测模型。根据部分可量化股价影响因素，选取预测模型的输入变量。并以此为基础，设计并开发了股价预测系统。最后，该文使用股价预测系统，以股价预测实验初步检验了该文提出的股价预测模型的有效性。关键词：股价预测；非线性；MATLAB；Based on DFT stock price

3、forecastAbstract：The stock market is a highly complex non-linear dynamic system, its change already has the intrinsic regularity, simultaneously also receives the market, the economy, the non-economy and so on many factor influences. Built on a foundation of mathematical statistics in traditional qu

4、antitative forecasting method in the study of stock market prediction results is not very impressive, DFT have self-organized, Adaptive characteristics, can be automatically extracted from the historical data relating to financial activity in the knowledge, which is ideal for solving the stock predi

5、ction problems in the field of non-linear time series. The text based on the predictability of stock markets, to quantify the factors affecting stock parts, blending traditional stock technical analysis methods, use the suggest a hybrid learning algorithm, establishment of stock price forecasting mo

6、del based on MATLAB, and part of the market share, the closing price of a unit forecast, evaluation and prediction model of effectiveness. First of all, the text to explain the predictability of stock markets, analysis of factors affecting the stock market and analysis on domestic and foreign securi

7、ties, stock market prediction method for the latest summary of developments. Secondly, from the error back propagation algorithm in the prediction of problems, make a hybrid training algorithm. The algorithm from the method of determining the number of hidden layer neurons, weights and thresholds of

8、 the initial domain, error function and adaptive learning rate, improvements to the error back propagation algorithm, for increasing the speed of convergence of the network purpose; at the same time the introduction of genetic algorithms, once again, the text based on the theory of nonlinear time se

9、ries prediction, make stock price forecasting model. According to some quantifiable factors influence share price, select a prediction model input variables. And on this basis, designed and developed the quote system. Finally, the article uses quote system, to quote the experimental preliminary test

10、ing of the proposed stock price forecasting model validity.Key words：stock price forecast；Non-linearity；MATLAB；目录1绪论11.1 研究背景11.2研究现状21.3 股票的可预测性31.3.1 预测的概念31.3.2 预测的可能性31.3.3预测方法和种类31.3.4 预测的步骤31.4 股票基础知识41.4.1 股票价格指数41.4.2 股市影响因素分析41.5 股票预测方法51.5.1 基本分析法51.5.2 技术分析法52 预测方法概述12.1 趋势分析法12.2 时间序列法22

11、.3 灰色预测法22.4 模糊数学法32.5 回归预测法33 DFT预测方法53.1离散傅里叶变换介绍53.1.1离散傅里叶变换的基本性质53.2 MATLAB介绍53.2.1 基本功能53.2.2 MATLAB重要功能73.3 MATLAB预测股价优势73.4 移动平均线MA介绍83.5 MATLAB的软件设计113.5.1 技术参数和技术曲线113.5.2 收益率分布特征163.5.3 股价预测194 结 论31致 谢32参考文献331绪论1.1 研究背景股票市场是经济的“晴雨表”和“报警器”，其作用不仅被政府所重视，更受到广大投资者的关注。对股票投资者来说，未来股价变化趋势预测越准确，对

12、利润的获取及风险的躲避就越有把握;对国家的经济发展和金融建设而言，股票预测研究同样具有重要作用。因此对股票内在性质及预测的研究具有重大的理论意义和应用前景。我国于1985年发行第一支股票，现已有沪、深两大交易所，上几百家证券公司，3000多个证券营业部，7000多万证券投资者。90年代以来，计算机技术和网络技术在股票市场中得到充分应用，使得股票市场更加蓬勃发展起来，显示出强大的生命力。然而进入21世纪后的中国股市，几乎一直在危机的状态运行。随着时间的推移，危机正在呈现出逐步扩散的态势和日益加深的走势。从总体上来说，中国股市现阶段的生存危机是一种复合危机，是由多种因素组合并且具有多重影响的深层制

13、度危机。正可谓“冰冻三尺非一日之寒”，中国股市的基本制度缺陷在长期中被忽视、被容忍、被放纵，使得市场中的消极因素日益累积、相互交织，以至于最终演化为危及股市根基的生存危机。 股票是市场经济的产物，股票的发行与交易促进了市场经济的发展。由于股市行情受经济、政治、社会文化等因素(如发行公司的经营状况和财务状况、新股上市、利率水平、汇率变动、国际收支、物价因素、经济周期、经济政策等)的作用，其内部规律非常复杂，变化周期无序，同时我国资本市场投资者结构具有特殊性，投资者个人心理状态不同，对股票交易的行为可产生直接影响，从而导致股价波动，使股价走势变化莫测，难以把握。 相对于机构投资者而言，个人投资者风

14、险承受能力差，专业水平低，人数众多，这对投资咨询服务的频度、强度、个性化和专业化提出了更高的要求。股民尤其是非专业股民由于受时间、空间的限制，往往无法长期关注股市动态和发展。所有这些都给股票预测提出了新课题。股市预测是指以准确的调查统计资料和股市信息为依据，从股市的历史、现状和规律出发，运用科学方法，对股市未来发展前景的预测。作为市场经济重要特征的股票市场，从诞生的那天起就牵动着数以千万投资者的心。高风险高回报是股票市场的特征，因此股票投资者们时刻在关心股市、分析股市、试图预测股市的发展趋势。一百年来，一些方法随着股市的产生和发展逐步完善起来，如道琼斯分析法、K线图分析法、柱状图分析法、移动平

15、均法，还有趋势分析法、四度空间法等，随着计算机技术在证券分析领域的普及与应用，不断推出新的指标分析法。不管是处于发展阶段还是萎靡阶段，不可否认，股票市场的发展为中国的经济体制改革注入了巨大的活力，并且成为中国经济高速成长的重要动力源泉;它的迅速发展摧毁了传统经济体制的根基，为新经济体制的建立与成长赢得了时间、开辟了空间。股市在现代市场经济中具有不可忽视、不能轻视和无法代替的地位和作用，特别是我们这样一个处于体制转轨时期的国家与经济来说，更为如此。没有好的股市就不可能有好的银行，没有好的银行就不可能有好的金融，没有好的金融就不可能有好的经济。总之，股票市场作为社会主义经济的重要组成部分，为我国的

16、经济发展发挥着重要的作用。研究股票的预测能够指导投资者进行有益的投资，不仅可以为个人提供利润，更可以为国家经济发展做出贡献。1.2研究现状股市是金融市场的一个重要方面. 股票市场是金融分析领域中重要而困难的问题。目前，已出现众多分析股市的手段以及预测方法. 其中,逐步形成理论的有K线法、波浪法、道琼斯法等. 但这些都仅作为分析方法,作为缺乏经济理论和证券知识的普通用户,并不能直接从中预测股市的动态. 除此之外,有利用现代统计学的手段,试图建立模型来预测股市. 然而,影响股市的因素多且复杂,许多因素本身尚具模糊性、混乱性,所以上述种种努力所取得的效果甚微。在股市发展过程中,的确有某种规律性的东西

17、,或者称为模式. 这些规律性的东西常常蕴涵于看似杂乱无章的大量历史数据中。股票专家也正是根据他们的经验找到了某种规律并依此进行决策的.因此,要想获得有效的预测,关键在于发现规律. 从数学的角度看,就是建立某种映射关系(函数) ,并进行函数的拟合,神经网络是解决这一问题的最佳工具之一. 人工神经网络已被广泛应用于包括经济领域在内的预测问题,并已有在股市分析和预测上成功应用的报道.基本分析的理论假设是: 一种证券在任何时候都有一个内在价值(经济学家称其为均衡价格) ,该价值是由证券的盈利潜力决定的. 这种盈利潜力决定于下列因素:宏观经济、行业前景、公司业绩、财务结构、投资者心理因素等. 技术分析是

18、根据证券市场信息的历史数据,来预测证券价格未来变动的. 纯粹的技术分析甚至仅依赖对证券价格和成交量的分析,几乎不考虑公司的财务状况和收益能力. 技术分析本身又可以分为指标分析和形态分析。技术分析的理论派别很多,目前仍比较盛行的理论有: 道氏理论、艾略特波浪理论、江恩理论、亚当理论等。1.3 股票的可预测性1.3.1 预测的概念预测是根据事物发展过程的历史和现实，综合各方面的信息，运用定性和定量的科学分析方法，揭示出事物发展过程中的客观规律，并对各类事物现象之间的联系以及作用机制做出科学的分析，指出各类事物现象和过程未来发展的可能途径以及结果。预测的过程是从过去和现在已知的情况出发，利用一定的方

19、法或技术去探测或模拟不可知的、未出现的、复杂的中间过程，推断出结果。预测研究的是事物的未来，而未来之所以会使人们感兴趣，是因为与人们目前的行动有密切的联系。1.3.2 预测的可能性由于是对未来未知事物发展的推测，要进行准确预测是很不容易的。股票价格预测尤为如此且不说我国股市自身发展的特殊性，单从股市本身的变幻莫测来说，面对瀚如烟海的数据、众说纷纭的信息，就让人们茫然失措。那么，这是否意味着我国股市的不可预测？答案是否定的。正如恩格斯所指出的：在表面上是偶然性在起作用的地方，这种偶然性始终是受内部的隐蔽的规律支配的，而问题只在于发现这些规律。预测研究的任务，就在于透过事物的现象探讨其内在规律，并

20、利用这些规律来为人们服务。1.3.3预测方法和种类预测科学应用于不同领域，则分别形成各具特色的预则技术。在经济领域的应用，形成经济预测技术；在人口领域的应用，形成人口预测与控制技术等等。预测技术的丰富和发展促进着预测方法体系的完善。目前各种领域的预测方法已近三百种，但大部分方法专业限制严格，有些方法还处于试验研究阶段，真正在实际中广泛应用的大约只有一二十种如DFT法、时间序列方法、投入产出法、马尔科夫法、德尔菲法等。根据预测目标和特征的不同，以及预测用户的需求的不同，可以把预测划分为不同的种类。根据预测的目标的不同，可以分为事件结果预测、事件发生时间预测；根据预测的基本特征的不同，一般可以分为

21、定性预测和定量预测；根据预测用户的需求不同，可分为点预测、区间预测和密度预测。1.3.4 预测的步骤预测要遵循一定的科学程序或者步骤，预测的基本步骤归纳起来有如下几步：a.确定预测目标和预测期限。不论是宏观预测，还是微观预测，确定预测目标和预测期限是进行预测工作的前提。b.确定预测因子。根据确定的预测目标，选择可能与预测目标相关或者有一定影响的预测因素。c.进行市场调查，收集各因素的历史和现状的信息、数据、资料，并加以整理、综合和分析。d.选择合适的预测方法。有的预测目标，可同时使用多种预测方法独立的进行预测，也可以把几种独立的方法综合起来进行组合预测。然后对各预测值分别进行评估和判断，选择合

22、适的预测值。e.对预测的结果进行分析和评估。如预测误差是正偏还是负偏，相对误差与绝对误差的大小、范围等等。f.指出根据最新的经济动态和新来到的经济信息或者数据，看能否重新调整原来的预测值，以期提高预测的精度。1.4 股票基础知识1.4.1 股票价格指数股票价格指数既是人们常说的指数。是由证券交易所或金融服务机构编制的表明股票行市变动的一种供参考的指示数字。由于股票价格起伏无常，投资者必然面临市场价格风险。对于具体某一种股票的价格变化，投资者容易了解，而对于多种股票的价格变化，要逐一了解，既不容易，也不胜其烦。为了适应这种情况和需要，一些金融服务机构就利用自己的业务知识和熟悉市场的优势，编制出股

23、票价格指数，公开发布，作为市场价格变动的指标。投资者据此就可以检验自己投资的效果，并用以预测股票市场的动向。同时，新闻界、公司老板乃至政界领导人等也以此为参考指标，来观察、预测社会政治、经济发展形势。1.4.2 股市影响因素分析 股票市场价格波动是股市运行的基础，也是股票投资者关注的焦点。股价的波动受各种经济因素和非经济因素的影响，分析这些因素的影响，可为投资者做出正确的投资决策提供一定的依据。虽然影响股价波动的因素很多，但股价有其内在价值，股价围绕其内在价值波动，内在价值决定论是基本分析法的基础;股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动，心理预期理论是技术分析的基础；股价波动是各种因素形

24、成合力作用的结果。 影响股票价格的因素比较多，可根据内容和性质分为宏观因素、微观经济因素、市场因素和非经济因素等四个方面。1.5 股票预测方法股票预测基于三个假设：市场行为包括一切信息；股价变化有趋势可循；历史常常会重演。股票预测方法主要有基本分析法和技术分析法。1.5.1 基本分析法基本分析，又称基本面分析，是股票投资分析师根据经济学、金融学、财务管理学及投资学等基本原理，对决定证券价值及价格的基本要素如宏观经济指标、经济政策走势、行业发展状况、产品市场状况、公司销售和财务状况等进行分析，评估证券的投资价值，判断证券的合理价位提出相应的投资建议的一种分析方法。基本分析的内容主要包括宏观经济分

25、析、行业分析与区域分析以及公司分析三大内容。宏观经济分析主要探讨各项经济指标和经济政策对证券价格的影响。行业分析与区域分析是介于经济分析与公司分析之间的中观层次分析。公司分析是基本分析的重点，侧重对公司的竞争能力、盈利能力、经营管理能力、发展潜力、财务状况、经营业绩以及潜在风险等进行分析，借此评估和预测证券的投资价值、价格及其未来变化的趋势。1.5.2 技术分析法技术分析是仅从证券的市场行为来分析证券价格未来变化趋势的方法。证券的市场行为可以有多种表现形式，其中证券的市场价格、成交价和成交量的变化以及完成这些变化所经历的时间是市场行为最基本的表现形式。粗略的进行划分，可以将技术分析理论分为以下

26、几类：K线理论、切线理论、形态理论、技术指标理论、波浪理论和循环周期理论。技术分析法可以分为常用的有图像分析法和统计分析法，其中图像分析法以图像为分析工具，统计分析法是对价格、交易量等市场指标进行一定的统计处理。另外还有时间序列分析法、灰色预测法、神经网络预测法等方法。 通过比较得出，基本分析法是通过宏观因素进行预测而我们这里是取时间作为变量，所以我们采取技术分析法里面的时间序列预测方法。时间序列典型的一个本质特征就是相邻观测值的依赖性，随机时间序列分析所论及的就是对这种依赖性进行分析的技巧。股票价格在短期内宏观因素不会发生变化，只考虑时间对它的影响，而我们预测股票价格指数所用的数据就是时间数

27、据，因此，在股票价格的预测当中，时间序列预测法是一个比较好的选择。常州大学本科生毕业设计（论文）2 预测方法概述预测作为一门实用学科，它所研究的内容就是如何对未来事物的发展进行科学的估计。所谓经济预测，就是指人们根据对客观经济发展事物及规律的认识，在观察和分析经济发展过程的历史与现状的基础上，对未来的经济发展趋势做出合理的判断和估计。以个别经济单位生产经营发展的前景作为考察对象，研究其各项有关指标之间的联系和发展变化状况的，则属于微观经济预测，如对工业企业所生产的具体商品的生产量、需求量和市场占有率的预测等。微观经济预测，是企业制定生产经营决策以及编制和检查计划的依据。经济预测的方法大体可分为

28、两大类：一类是定性分析法(又称经验判断法)，它是人们通过对事物的性质、特点和已占有情况的分析，依靠主观判断和逻辑分来析预测事物未来发展状况的其结果只是定性描述和大体估计。常用的定性预测方法有:市场调查预测法、专家评估法、主观概率法等。另一类是定量分析法(又称分析计算法)，它是人们利用已占有的基础数据资料，通过建立数学模型进行计算来预测事物未来发展状况的，其结果则比较明确和具体。随着时代的发展，数学被越来越多的应用到金融中。它也给金融带来了一场革命。其中最受人瞩目的莫过于金融工程、定量投资以及风险管理。基于以上理论，除了传统的股票投资分析方法以外，近年来又发展了许多新的股市预测方法，并且取得了很

29、好的效果。2.1 趋势分析法趋势分析法也称趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择

30、合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。2.2 时间序列法时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到 所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。设为时间序列中时点i的观测值,其样本为N；每次移动地求算术平均值所采用的观测个数为n;则在第t时点的移动平均值为 (2.1) 式中 第t时点的移动平均值，也可当做第t+1时点的预测值，即 (2.2)由（

31、2-2）式可导出： (2.3)即得 (2.4)由(2-4)可见,在计算各时的移动平均值过程中,若已算得,则用(2-4)式较易于迭代计算出2.3 灰色预测法灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测模型称为GM模型，GM(1,1)表示一阶一个变量的微分方程型预测模型。GM（1,1）是一阶单序列的线性动态模型。设有数列对作累加生成,得到新的数列,其元素 (2.5)对数列,可建立预测模型的白化形式方程 (2.6)式中:-为待估参数.分别称为发展灰数和内生控制灰数.设为待估参数向量,则 最小二乘法求解,有： (2.7)式中： (2.8) (2.9)将(2.7)式求得的代入(2-6)

32、式,并解微分方程,有GM(1,1)预测模型为： (2.10)灰色模型法使用短期数据得到的结果比较占优，但是使用长数据列得到的结果与其它相比，并不占优，数据列过长，系统受干扰的成分多，不稳定因素大，反而易使模型精度降低，降低预测结果的可信度。2.4 模糊数学法模糊推理是在模糊逻辑基础上对模糊命题进行演绎和归纳推理，以完成具有象人一样的近似判断能力的工作。模糊推理的句型表达如下:规则:如果是，且是，且是;那么是。前提:如果是，且是，且是结论:那么是简记为: 结论为其中X，、Y为被研究对象的名称，n为被研究对象的个数。、B分别是论域、Y上的模糊子集，”表示”且”运算，给出建立在推理规则上的逻辑运算。

33、2.5 回归预测法回归预测可以说是最为古老同时又应用得最为广泛的一种定量预测方法，是处理多变量相依关系的一种统计方法，它是数理统计中应用最为广泛的一种方法之一。它的基本思想是分析预测对象与有关因素的相互关系，选择适当的回归模型（即回归方程）表达出来，然后再根据数学模型预测其未来状态。然而在许多实际问题中，由于各种关系错综复杂，要精确的建立变量间数学表达式又特别困难，同时很多变量之间还受到其它偶然因素的影响，使得这些变量之间的关系具有不确定性。回归预测方法就是在大量观测数据的基础上，找出这些变量之间的内部规律，从而定量的建立起一个变量与其它变量的数学表达式。因此简单说来，就是研究一个变量与其它变

34、量之间关系的一种统计方法，由于有较为严密的理论基础和较成熟的计算分析方法，所以，如果模型建立得当，则可得到比较精确的预测结果。常用的回归模型是多元线形回归模型（一元线性回归模型只是多元线性模型的一个特例）和多元非线形回归模型。3 DFT预测方法3.1离散傅里叶变换概念离散傅里叶变换（DFT），是连续傅里叶变换在时域和频域上都离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应

35、用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。下面给出离散傅里叶变换的变换对：对于N点序列，它的离散傅里叶变换（DFT）为其中e是自然对数的底数,i是虚数单位。通常以符号F表示这一变换，即离散傅里叶变换的逆变换（IDFT）为：可以记为：实际上，DFT和IDFT变换式中和式前面的归一化系数并不重要。在上面的定义中，DFT和IDFT前的系数分别为1和1/N。有时会将这两个系数都改成离散序列的傅里叶变换是周期的。有限长序列的离散傅里叶变换可以被看作是它的周期延拓序列的离散时间傅里叶变换。由时频对偶性可知也可以被看作它的周期延拓的主值。3.1.1离散傅里叶变换的基本性质1.线性性质如果X1（n）和X2(

36、N)是两个有限长序列，长度分别为N1和N2，且Y(N)=AX1(N)+BX2(N)式中A,B为常数，取N=max【N1,N2，则Y(N）地N点DFT为Y(K)=DFTY(N)=AX1(K)+BX2(K), 0KN-1;2.循环移位特性设X(N)为有限长序列，长度为N，则X(N)地循环移位定义为Y(N)=X(N+M)下标nR（N）式中表明将X(N）以N为周期进行周期拓延得到新序列X(N)=X(N)下标n，再将X(N）左移M位，最后取主值序列得到循环移位序列Y(N)3.2 MATLAB介绍MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数

37、学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。3.2.1 基本功能MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。MATLAB和Math

38、ematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连 matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，

39、C+，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。3.2.2 MATLAB重要功能MATLAB:统一了用于一维、二维与三维数值积分的函数并提升了基本数学和内插函数的性能MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发Image Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动图像配准Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行

40、拟合、预测和绘图的界面System Identification Toolbox：识别连续时间传递函数3.3 MATLAB预测股价优势 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境

41、提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。 MATLAB是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C+语言基础上的，因此语法特征与C+语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原

42、因。MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C+ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算

43、、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。3.4 移动平均线MA介绍移动平均线(MA)是以道.琼斯的平均成本概念为理论基础，采用统计学中移动平均的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。移动平均线定义:平均是指最近n天收市价格的算术平均线;移动是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市

44、价则被剔去。然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。计算公式: MA=（C1+C2+C3+.+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期移动平均线依计算周期分为短期(如5日、10日)、中期(如30日) 和长期(如60日、120日)移动平均线。3.4.1 移动平均线所表示的意义(1)上升行情初期，短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成的交叉叫黄金交叉。 预示股价将上涨：黄色的5日均线上穿紫色的10日均线形成的交叉；10日均线上穿绿色的30日均线形成的交叉均为黄金交叉。 (2)当短期移动平均线向下跌破中长期移动平均线形成的交叉叫做死亡交叉。预示股价将下跌。黄色

45、的5日均线下穿紫色的10日均线形成的交叉；10日均线下穿绿色的30日均线形成的交叉均为死亡交叉。 (3)在上升行情进入稳定期，5日、10日、30日移动平均线从上而下依次顺序排列，向右上方移动，称为多头排列。预示股价将大幅上涨。 (4)在下跌行情中，5日、10日、30日移动平均线自下而上依次顺序排列，向右下方移动，称为空头排列，预示股价将大幅下跌。 (5)在上升行情中股价位于移动平均线之上，走多头排列的均线可视为多方的防线；当股价回档至移动平均线附近，各条移动平均线依次产生支撑力量，买盘入场推动股价再度上升，这就是移动平均线的助涨作用。 (6)在下跌行情中，股价在移动平均线的下方，呈空头排列的移

46、动平均线可以视为空方的防线，当股价反弹到移动平均线附近时，便会遇到阻力，卖盘涌出，促使股价进一步下跌，这就是移动平均线的助跌作用。(7)移动平均线由上升转为下降出现最高点，和由下降转为上升出现最低点时，是移动平均线的转折点。预示股价走势将发生反转。股价的运动常常具有跳动的形式，平均线把跳动减缓成较为平坦的曲线。 计算平均线的方法有许多种，最常用的是取收市价作为计算平均值的参考。比如你要计算十天的平均值，把过去十天的收市价格加起来除以十，便得到这十天的平均值。每过一天，分子式加上新一天的股票收市价，再减去倒第十一天的收市价，分母不变，便得到最新的平均值，把平均值连起来便成为平均线。 平均线的形状取决于所选择的天数。天数越多，平均线的转折越平缓。3.4.2 股价移动平均线股价移动平均法线就是：运用移动的股价平均值使股价变动状况呈曲线化的方法。可用它来对股价的变化进行长期的分析和预测。移动平均线法是在时间序列分析中略去原数列中一些偶然性的或周期性的波动，依次取一定项数计算所得的一系列平均数，形成一个变动起伏较小的新数列曲线，以显示股价平均值的长期发展趋势。其计算过程是：