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2011-09-28 09:06:43
目前,各種金融證?輝げ饧際跤?00種之多,筆者將把它們統分為四個領域:技術(統計)預測、信息預測、擬合預測、易學全息預測。
以下簡要介紹與期貨、股票投資有關的部分預測技術,這些技術方法基本上代表各相關理論的主要内容,有些技術目前已屬於預測學前沿,雖然其理論基礎尚有待推敲,但其應用的範圍、前景、效果顯然勿容置疑。就期貨、股票預測而言,重點在於解決常規狀態下的預測和突變預測,一般情況下,市況的運行均屬於常規預測研究範圍,這方面行之有效的解決方案是基於數理統計原理的分析範疇,如簡單的移動平均線;而突變預測則傾向於處理轉市的時間和區間探讨。兩者運用的方法絕然不同。
基礎分析由於其選取的研究對象和參數不同,加上分析者的實踐限制和採集數據的真實程度的限制,以及採用的技術手段的不同,其結論偏差較大。這樣,對於實際操作的參考意義就要受到不同程度上的影響。
《一》、技術(統計)預測
常規預測。包括:移動平均、指數平滑法、德爾菲法、馬爾克夫鍊、正態分佈、泊松分佈、殘差辯識預測、最小方差預測等等。
對於期貨和股票市場,常用的趨勢預測技術是移動平均法和指數平滑法,或由此衍生的其他常規技術指標分析方法。移動平均法是在算術平均數的基礎上發展起來的預測方法,指數平滑法則以加權平均為基礎,是移動平均的一種改進,兩者均屬時間序列下的預測方法,假設預測對象的變化僅與時間有關。根據它的變化特徵,以慣性原理推測其未來狀態。
1、移動平均法
對於數據序列=
i+K
平均值 Mi=(1/2k+1)∑ Xl
l=i-k
i=1,2,…, k=1,2,…
趨向值 DMi=Mi-Mi-1
預測值 X*i+1=Mi-k+DMi(k+1)
2、指數平滑法
指數平滑法認為,數據的重要程度按時間上的近遠成非線性遞減。常用的有一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次指數平滑法。
對於數據序列=指數平滑法的遞歸式
X*1=X1
X*i+1=aXi+(1-a)X*I 0£a£1
a為平滑系數,X*1和X*i+1都是預測值
i-1
預測公式X*i+1=∑a(1-a)jXi-j+(1-a)iX1
j=0
3、德爾菲(Delphi)法
是美國蘭德公司1964年發明並首先用於技術預測的專家會議預測法的改進方法。有的學者認為,德爾菲法可能是最可靠的預測方法。在長期規劃者和決策者心目中,德爾菲法享有衆望。
德爾菲法的實質是利用專家的主觀判斷,通過信息溝通與循環反饋,是預測意見趨於一致,逼近實際值。德爾菲法的不足之處在於,易受專家主觀意識和思維局限影響,而且技術上,徵詢表的設計對預測結果的影響較大。
就期貨、股票投資而言,專家的意見往往不容忽視。你永遠無法拒絕投資專家優秀業績的強大說服力和誘惑。事實上,留意優秀專業人士的投資思維可以作為一項輔助決策手段。
2>、可公度性(多元概週期的擴張)
A、可公度性(週期波長間若存在簡單的整數比關系,稱做可公度),反映自然界的一種秩序.
B、基於天文學基礎,提出可公度性的一般表達式:
l
Xi=∑(IjXij)+&0
j=1
式中:ij?{i},且ij1i,即ij是下標集={1,2,…,n}中與I不同的任意元素,Xij 是{Xi}中與Xi不同的任意元素。 Ij 是整數,l是可公度元數,&0是事先確定的可行性臨界值(偏差),推廣公式:
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