混沌理论在股票预测中的应用：基于2003年时间序列分析

"基于混沌时间序列分析的股票价格预测 (2003年)" 这篇论文探讨了如何运用混沌理论对股票价格进行预测，特别是在非线性动力系统假设下的股票市场环境中。混沌理论是一种研究复杂动态系统行为的方法，它揭示了看似随机的系统中隐藏的有序模式。在股票市场中，价格变动往往表现出非线性和混沌特性，这使得传统的线性预测模型难以捕捉到市场的本质变化。 论文首先介绍了股票市场被视为非线性动力系统的基础，这意味着市场的价格行为不是简单的线性关系，而是由许多相互作用的因素构成的复杂系统。混沌理论的应用能够帮助识别这种复杂系统中的规律，即使这些规律可能被噪声和随机性掩盖。 论文的核心是利用混沌时间序列的分析方法来预测股票价格。这种方法包括重构相空间，这是混沌理论中一个关键步骤，通过将一维时间序列扩展到多维空间，以揭示其潜在的结构。嵌入维数和延迟时间是重构相空间的关键参数，它们分别用于确定模型的复杂度和考虑历史信息的时间间隔。在本案例中，这两个参数被用来确定径向基函数（RBF）神经网络的结构和训练样本对。 RBF网络是一种常用的神经网络模型，因其在非线性问题上的优秀表现而被选择。通过调整嵌入维数和延迟时间，可以优化网络的结构，使其更适应股票价格数据的特性。论文通过实际股票时间序列的预测实验，证明了这种方法在短期预测上的有效性。与传统的前馈神经网络模型比较，RBF网络在预测精度上显示出更好的性能。 关键词：混沌时间序列、股票价格、神经网络、预测 这篇论文的研究对于股票市场预测具有重要意义，因为它提供了一种新的、基于混沌理论的预测工具，能够在复杂的市场环境中提高预测的准确性。这种方法不仅适用于学术研究，还对金融领域的实践操作有广泛的应用价值，可以帮助投资者更好地理解和预测股票市场的短期动态。