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在时间序列符号化基础上,本文引入概率后缀树PST模型,构建基于时间序列符号化和概率后缀树相结合的股票预测模型.本文选择在沪深300的10支股票数据上将预测模型与传统的马尔科夫模型MM和自回归移动平均模型ARMA进行对比,结果显示本文提出的股票预测模型优于MM模型和ARMA模型,验证了本文所提出的预测模型在投资收益上的有效性. 相似文献
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