基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策

本文通过三角模糊器将技术分析指标模糊化，并利用Apriori算法和神经网络生成非主观类交易规则。这些规则被设计为带有非主观类模糊交易规则库，Mamdani含义的乘积推理机以及中心平均解模糊器的模糊决策系统。利用带有遗忘因子递推最小二乘法，本文将模糊化的技术分析指标应用于交易决策中。通过实验证明，基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策方法具有较高的准确性和实用性，可以有效指导实际交易决策，为投资者提供可靠的决策支持。 具体来说，本文首先介绍了交易决策领域的研究背景和意义，说明了传统交易决策方法存在的局限性，引出了基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策方法的研究动机和意义。然后，本文详细阐述了三角模糊器的原理和技术分析指标的模糊化方法，包括模糊化过程和参数的确定方法。接着，本文介绍了Apriori算法在挖掘频繁项集和关联规则方面的优势，以及神经网络在模糊逻辑推理和非线性映射方面的特点。结合Apriori算法和神经网络的优势，提出了基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策方法的框架和关键技术。 在框架的基础上，本文详细描述了非主观类模糊交易规则的生成方法、Mamdani含义的乘积推理机的构建方法以及中心平均解模糊器的设计方法。通过这些方法，技术分析指标被模糊化并生成非主观类交易规则库，然后利用Mamdani含义的乘积推理机进行交易决策推理，最后通过中心平均解模糊器得到模糊决策结果。为了提高模糊交易决策系统的准确性和稳定性，本文引入了带有遗忘因子的递推最小二乘法，利用历史数据对模糊决策系统进行参数调整和优化。 最后，为了验证基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策方法的有效性，本文设计了一系列实证分析实验。实验结果表明，所提出的模糊交易决策方法在不同市场条件和交易品种下均具有较高的准确性和实用性，能够有效指导实际交易决策。同时，本文还对实验结果进行了充分的分析和讨论，指出了模糊交易决策方法的优势和改进空间，为进一步完善模糊交易决策方法提供了有效的参考和建议。 综上所述，基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策方法具有较高的实用价值和应用前景，对于提高交易决策的准确性和稳定性具有重要意义。未来，可以进一步拓展和应用这一方法，结合更多的交易数据和信息，使其在实际交易中发挥更大的作用，为投资者提供更可靠的交易决策支持。