【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融价格趋势预测，尤其涉及一种基于分形理论的金融价格趋势预测方法及系统。
技术介绍
1、在这个科学与技术飞速发展的时代，金融量化交易的规模在国内外逐渐扩大，金融市场的变化也逐渐复杂化与多元化，为应对此类情况，以非线性为基础的市场分形理论诞生了。市场分形理论指出，影响市场价格的所有因素最终必定要通过市场价格反映出来，因此价格是市场行为和交易者心理共同作用形成的，而人类的心理一定会在某种程度上体现出一定程度的相似性，从而导致价格呈现出历史会重演的表现。这种相似并非完全相似，而是具有非周期性循环的特征，并且会出现在不同的时间尺度，导致市场价格呈现出不同时间级别的相似性。近年来随着机器学习与深度学习理论的发展，其在许多领域的模型预测方面取得显著的成果，然而在金融量化预测领域却始终难以崭露头角。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于分形理论的金融价格趋势预测方法及系统，能够解决现有技术中难以预测金融价格趋势的技术问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种基于分形理论的金融价格趋势预测方法，基于分形理论的金融价格趋势预测方法包括：获取金融标的的初始历史数据集与待预测数据集；基于分形理论对初始历史数据集进行重采样以获取多个重采样历史数据集，多个重采样历史数据集和初始历史数据集构成历史数据集库；根据历史数据集库和待预测数据集，利用滑动窗口法依次计算历史数据集库的相似系数向量；利用相似度阈值对历史数据集库的各个相似系数向量中的各个矩阵相关系数进行标记，将标记后的历
3、进一步地，获取金融标的的初始历史数据集具体包括：获取金融标的初始特征价格数据，根据初始特征价格数据计算获取金融标的的初始扩展特征价格数据，根据初始特征价格数据和初始扩展特征价格数据获取金融标记的初始历史数据集。
4、进一步地，基于分形理论对初始历史数据集进行重采样以获取多个重采样历史数据集具体包括：基于第一时间间隔，将初始历史数据集中按照第一时间间隔进行初始特征价格数据合并以获取第一合并特征价格数据，根据第一合并特征价格数据计算获取第一扩展特征价格，根据第一合并特征价格数据和第一扩展特征价格获取第一重采样历史数据集；基于第二时间间隔，将初始历史数据集中按照第二时间间隔进行初始特征价格数据合并以获取第二合并特征价格数据，根据第二合并特征价格数据计算获取第二扩展特征价格，根据第二合并特征价格数据和第二扩展特征价格获取第二重采样历史数据集；重复上述过程，依次获取第三重采样历史数据集、第四重采样历史数据集、…、第z重采样历史数据集，任一重采样历史数据集的计算流程与第一重采样历史数据集以及第二重采样历史数据集相同。
5、进一步地，根据历史数据集库和待预测数据集，利用滑动窗口法依次计算历史数据集库的相似系数向量具体包括：针对初始历史数据集，从初始历史数据集中选择一个与待预测数据集相同时间长度的第一窗口，计算初始历史数据集的第一窗口与待预测数据集的第一矩阵相似系数依次按时间顺序滑动窗口并分别计算各个滑动窗口的矩阵相似系数，直至计算获取m个矩阵相似系数，其中，m为待预测数据集的数据列个数，第一矩阵相似系数第二矩阵相似系数…、第m矩阵相似系数构成初始相似系数向量；针对第一重采样历史数据集，从第一重采样历史数据集中选择一个与待预测数据集相同时间长度的第一窗口，计算第一重采样历史数据集的第一窗口与待预测数据集的第一矩阵相似系数依次按时间顺序滑动窗口并分别计算各个滑动窗口的矩阵相似系数，直至计算获取m个矩阵相似系数，其中，m为待预测数据集的数据列个数，第一矩阵相似系数第二矩阵相似系数…、第m矩阵相似系数构成第一相似系数向量；针对第二重采样历史数据集，从第二重采样历史数据集中选择一个与待预测数据集相同时间长度的第一窗口，计算第二重采样历史数据集的第一窗口与待预测数据集的第一矩阵相似系数依次按时间顺序滑动窗口并分别计算各个滑动窗口的矩阵相似系数，直至计算获取m个矩阵相似系数，第一矩阵相似系数第二矩阵相似系数…、第m矩阵相似系数构成第二相似系数向量；重复上述过程，依次获取第三相似系数向量、第四相似系数向量、…、第z相似系数向量，任一相似系数向量的计算流程与初始相似系数向量、第一相似系数向量以及第二相似系数向量均相同。
6、进一步地，矩阵相似系数ra，b可根据其中，aw×m为任一窗口，为任一窗口的平均值，bw×m为待预测数据集，为待预测数据集的平均值。
7、进一步地，利用相似度阈值对历史数据集库的各个相似系数向量中的各个矩阵相关系数进行标记，将标记后的历史数据集库的各个相似系数向量中的矩阵相关系数构成第一窗口标记表具体包括：针对初始相似系数向量，依次将初始相似系数向量中的各个矩阵相似系数与相似度阈值进行比对，当任一矩阵相似系数大于相似度阈值时进行标记，将标记后的各个矩阵相似系数以及与矩阵相似系数对应的窗口起始位置和窗口末尾位置组成初始窗口标记行；针对第一相似系数向量，依次将第一相似系数向量中的各个矩阵相似系数与相似度阈值进行比对，当任一矩阵相似系数大于相似度阈值时进行标记，将标记后的各个矩阵相似系数以及与矩阵相似系数对应的窗口起始位置和窗口末尾位置组成第一窗口标记行；针对第二相似系数向量，依次将第二相似系数向量中的各个矩阵相似系数与相似度阈值进行比对，当任一矩阵相似系数大于相似度阈值时进行标记，将标记后的各个矩阵相似系数以及与矩阵相似系数对应的窗口起始位置和窗口末尾位置组成第二窗口标记行；重复上述过程，依次获取第三窗口标记行、第四窗口标记行、…、第z窗口标记行，任一窗口标记行的计算流程与初始窗口标记行、第一窗口标记行以及第二窗口标记行均相同；根据初始窗口标记行、第一窗口标记行、第二窗口标记行、…、第z窗口标记行构成第一窗口标记表。
8、进一步地，利用重合度阈值对第一窗口标记表进行重叠窗口剔除以获取第二窗口标记表具体包括：针对初始窗口标记行，若初始窗口标记行中的两个窗口的时间重叠部分大于初始窗口标记行的设定比例的窗口自身长度，保留两个窗口中矩阵相似系数较大的窗口，删除矩阵相似系数较小的窗口，获取初始优化窗口标记行；针对第一窗口标记行，若第一窗口标记行中的两个窗口的时间重叠部分大于第一窗口标记行的设定比例的窗口自身长度，保留两个窗口中矩阵相似系数较大的窗口，删除矩阵相似系数较小的窗口，获取第一优化窗口标记行；针对第二相似系数向量，若第二窗口标记行中的两个窗口的时间重叠部分大于第二窗口标记行的设定比例的窗口自身长度，保留两个窗口中矩阵相似系数较大的窗口，删除矩阵相似系数较小的窗口，获取第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，所述基于分形理论的金融价格趋势预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，获取金融标的的初始历史数据集具体包括：获取金融标的初始特征价格数据，根据所述初始特征价格数据计算获取金融标的的初始扩展特征价格数据，根据所述初始特征价格数据和所述初始扩展特征价格数据获取金融标记的初始历史数据集。
3.根据权利要求2所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，基于分形理论对所述初始历史数据集进行重采样以获取多个重采样历史数据集具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，根据所述历史数据集库和所述待预测数据集，利用滑动窗口法依次计算所述历史数据集库的相似系数向量具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，所述矩阵相似系数RA，B可根据其中，AW×M为任一窗口，为任一所述窗口的平均值，BW×M为所述待预测数据集，为所述待预测数据集的平均值。
6.根据
7.根据权利要求6所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，利用重合度阈值对所述第一窗口标记表进行重叠窗口剔除以获取第二窗口标记表具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，针对所述第二窗口标记表中任一标记窗口的位置，计算获取对应的投票窗口，根据所述任一标记窗口的最高价格和所述投票窗口内的收盘价格计算所述任一标记窗口的获取价格趋势具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，根据所述价格趋势置信度和所述置信度阈值判断金融价格趋势预测的有效性具体包括：若所述价格趋势置信度大于或等于所述置信度阈值，则判定该次金融价格趋势预测有效；若所述价格趋势置信度小于所述置信度阈值，则判定所述金融价格趋势预测无效。
10.一种基于分形理论的金融价格趋势预测系统，其特征在于，所述基于分形理论的金融价格趋势预测系统使用如权利要求1至9所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法进行价格趋势预测。
...【技术特征摘要】
1.一种基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，所述基于分形理论的金融价格趋势预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，获取金融标的的初始历史数据集具体包括：获取金融标的初始特征价格数据，根据所述初始特征价格数据计算获取金融标的的初始扩展特征价格数据，根据所述初始特征价格数据和所述初始扩展特征价格数据获取金融标记的初始历史数据集。
3.根据权利要求2所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，基于分形理论对所述初始历史数据集进行重采样以获取多个重采样历史数据集具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，根据所述历史数据集库和所述待预测数据集，利用滑动窗口法依次计算所述历史数据集库的相似系数向量具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，所述矩阵相似系数ra，b可根据其中，aw×m为任一窗口，为任一所述窗口的平均值，bw×m为所述待预测数据集，为所述待预测数据集的平均值。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于分形理论的金融价格趋势预测方法，其特征在于，利用相似度...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。