基于策略演化的股票市场元胞自动机模型

将基于Moore型邻居的投资者策略演化行为及策略演化效用函数引入投资者预期驱动的股票市场元胞自动机模型,对演化动力系统做了动力学分析,并研究了策略模仿行为对价格的影响.理论分析及计算机仿真结果表明:股票价格呈现基本面价值收敛,验证了动力系统的稳定性;引入基于Moore型邻居的策略演化规则后,投资者的策略选择出现明显的羊群行为,并且导致价格波动异常,价格发现效率降低;收益率峰度与投资者策略模仿强度有关.     

基于自适应元胞算法的公司治理指数预测

为研究公司治理指数的预测精度,本文以公司治理指数（ CGI）预测精度作为切入点,利用遗传算法与元胞自动机模型结合,建立起公司治理指数（ CGI）演化动力模型。研究结果显示：通过自适应遗传算法应用与优化,该模型提高了投资者决策的智能化程度与自学习能力和公司治理指数（ CGI）的预测精度。     

基于地理空间实体的矢量元胞自动机研究

元胞自动机是能模拟复杂行为的离散动力学模型，GIS与元胞自动机的集成对于模拟地理时空过程具有很大的优势。但是标准CA的一些限制因素如空间尺度、精度及数据量问题、邻居定义等制约了其模拟真实世界的能力。本文通过分析地理现象和元胞自动机之间的关系，从元胞及状态、元胞空间、邻居、转换规则、离散时间五个方面对标准元胞自动机的组成部分进行了扩展，构建了在不规则的地理空间中基于地理实体的元胞自动机模型，同时提出了一个通用的基于地理实体的元胞自动机模型和地理信息系统集成的框架。     

标准元胞自动机模型的缺陷及拓展研究

具备时空计算特征的元胞自动机模型（CA）与GIS集成将极大促进GIS对地理过程的模拟能力。标准元胞自动机在元胞形态、邻居规则等方面的定义存在极大限制，制约了元胞自动机对真实世界的模拟和应用能力。论文充分研究了空间模型与元胞邻居描述的关系，发现元胞邻居在空间关系上存在拓扑邻接、空间邻近和复杂相离三种关系，传统思路的模型扩展很难完全解决CA的局限性，尤其是复杂相离关系。为此，论文在面向对象的思想基础上提出了基于地理实体的元胞自动机概念模型。     

利用MATLAB和VC++6.0混合编程技术研究元胞自动机动态演化过程

在论述MATLAB和VC 6.0混合编程的基础上,以二维方格元胞自动机的动态演化过程为背景,对不同边界条件和邻居条件的二维方格元胞自动机在奇偶演化规则下的动态行为进行分析,并通过混合编程技术对其动态演化过程进行"可视化"再现和跟踪,得到了元胞自动机在不同条件下其演化过程具有复杂性、不确定性、平衡性、周期性以及分形性等特性的结论,为进一步发掘和揭示元胞自动机的演化规律提供了研究思路和方法.     

基于元胞自动机的行人流疏散模拟研究

根据二维元胞自动机的Moore邻居确定行人运动规则,建立基于元胞自动机的行人流疏散模型,对房间内人员疏散过程进行模拟研究,得到了疏散时间与房间出口宽度、人员密度之间的变化关系.该模拟结果对紧急情况下的人员疏散具有一定的指导意义.     

元胞自动机研究进展

元胞自动机是一个具有简单运算规则的动态模型,但却能展现出复杂的行为．元胞自动机引起了许多研究者的关注,相关研究工作已经广泛展开．论文综述了元胞自动机的研究进展及在不同领域的一些应用．     

城市交通优化中基于对偶算法的元胞自动机

对基于换乘时间的城市交通优化问题进行了数学模型分析,根据模型的对偶原理得到了问题的对偶算法,设计了元胞自动机.在元胞自动机中,以每一个站点作为一个元胞,根据是否获得最佳乘车线路将元胞分为2种状态,将中心元胞的下一个站点作为其邻居,演化规则只作用于未获得最佳乘车线路的元胞,并只需通过对演化时间与元胞的相应权值的比较来确定状态的改变.基于对偶算法元胞自动机具有元胞状态少、邻居关系简单、演化规则简便和计算量少的特点.仿真实验说明了基于对偶算法元胞自动机的有效性和可行性.     

地理元胞自动机研究综述

从地理元胞自动机的应用范围、地理元胞自动机转换规则的获取、地理元胞自动机空间划分、元胞自动机与GIS的集成等方面回顾了地理元胞自动机模型的研究,对地理元胞自动机模型研究的发展趋势进行了分析,认为地理元胞自动机模型研究在以下几个方面需要进一步深入：（1）应用范围应进一步扩大;（2）在确定地理元胞自动机的转换规则时应综合考虑自然因素和社会经济因素;（3）应加强地理元胞自动机与多智能体系统的集成研究;（4）应加强对地理元胞自动机的尺度划分及尺度效应的研究;（5）应进一步深化地理元胞自动机与GIS的集成研究。     

非洲猪瘟舍内传播元胞自动机仿真研究

为了研究非洲猪瘟在封闭式猪舍内传播的规律,本文通过引入SI模型,并在此基础上进行改进,结合猪舍内猪只的移动规律及个体体质的差异,分析猪舍内猪只感染非洲猪瘟的概率;设计猪只个体接触后的感染规则,构建元胞自动机模型进行仿真,模拟非洲猪瘟在猪舍的传播情况;通过将元胞自动机模拟的非洲猪瘟的传播仿真结果与传统SI模型的传播数据进行对比分析。结果表明,元胞自动机仿真非洲猪瘟舍内传播能够与传统的SI模型传播数据可以实现较好的拟合,拟合度为0.96,同时使用元胞自动机作为非洲猪瘟的传播模型在预测方面具有优势,可以通过迭代对传播过程可视化,进而实时预测非洲猪瘟在密闭猪舍的传播轨迹,为相关传染病的仿真研究提供了理论指导。     

罗盘图及股价增量时序的离散性研究

对股价序列的离散性研究能提供一些用于股市分析和预测的有用信息,通过对罗盘图和股价增量离散时序图的分析,讨论它们与某些股票行为之间的联系,表明从力的形态可以估计股价波幅,并得到拆股,除息等事件的有关数据。     

我国证券市场波动性与流动性的复杂网络特性

分别基于股票价格波动相关性、流动性相关性,运用阈值法构建了我国沪深股票市场股票关联网络,研究网络的拓扑特征.实证研究表明:股票之间的价格波动和流动性大多呈同向变动趋势;在一定的阈值区间内,股票关联网络具有小世界性,表明单个股票价格波动或流动性的增减,可以通过网络传染给其他股票,同时这种传播在集团内部更为容易;并且在特定阈值区间内,股票关联网络的度分布具有无标度性,说明我国股票市场中存在少量的具有较大市场影响能力的股票,它们对网络的整体价格波动(流动性)关联起着重要作用.实证研究结果对股票投资组合风险管理具有一定的指导意义.     

基于EMD与BP神经网络的中国股票指数期货价格预测

应用经验模态分解算法（EMD）和BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势预测模型。首先应用EMD分解算法把股指期货价格序列分解成不同尺度的内禀模态分量（IMF）,再通过重复试验的方法运用BP神经网络对股指期货价格序列和分解得到的所有IMF的数据序列进行训练,得到股指期货价格的预测模型,并对股指期货价格进行预测。实验表明,通过该方法得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

基于RBF神经网络的股市建模与预测

提出一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测建模方法,并采用递阶遗传算法训练ＲＢＦ网络的参数、权重和结构,对上证综指和个股（伊利股份）的建模与预测结果表明,该训练方法使ＲＢＦ神经网络具有很强的学习与泛化能力,它在股市这样一个复杂的非线性随机系统建模中具有很高应用价值。     

基于遗传神经网络的股票价格预测

针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。     

加权Markov链权重计算及其应用

以中体产业股价为例,应用加权Markov链理论对股票价格进行预测分析.通过模糊聚类分析,将已知的股票价格变动情况分为六类,并对股票收盘价的历史数据进行马氏性检验.利用加权Markov链计算权重的方法,计算出每类状态的权重值,并给出中体产业未来股票价格的预测区间.应用随机过程的加权Markov链理论,构造了描述股票价格波动格变化的数学模型,并通过实例给出股价的预测区间,该方法具有很强的适用性.     

基于优化MACD模型的股票价格变化趋势预测方法

【目的】探寻一种有效预测股票价格变化趋势的方法。【方法】在指数平滑异同移动平均线(MACD)指标中加入市场活跃程度(ACT)、波动率(VOL)、离差值(DIF)趋势程度3个指标来构建股票价格变化趋势预测模型。采用热点图对MACD策略中的参数以及股票进行选择、融合,并运用技术分析工具、支持向量机(SVM)与相关向量机(RVM)等机器学习方法对MACD策略中产生的交易信号进行优化,筛选特征变量。【结果】将设计的股票价格变化趋势预测策略的数据换成A股全市场数据并进行回测,发现近10年的年化收益率(14.8%)胜过沪深300指数(7.201%),而且使用A股全市场的数据有效避免了幸存者的偏差。【结论】优化改进的股票价格变化趋势预测模型可以在一定程度上预测股票上升的趋势,有效规避风险。     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

ARCH族模型对沪市综合指数的实证分析

本文选取沪市股价综合日指数(1999/01/01～2002/12/30)作为样本,根据有效市场理论,利用股指的随机游走过程对上海股市的有效性进行检验,建立ARCH模型验证上海股市的可预测性.实证结果发现,上海股市具有杠杆效应、波动集群性和波动持续性.     

具有随机收益率与波动率股票的一般价格分布

研究了收益率及波动率均为扩散过程的股票价格分布问题 ,给出了二者独立情况下分布的解析形式 ,并应用于欧式期权的定价。