30、股票指数预测与微信品牌社区信息传播研究

股票指数预测与微信品牌社区信息传播研究

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在金融市场中，准确预测股票指数的走势一直是投资者和研究者们关注的焦点。传统的灰色波形预测模型（GWFM）在处理一些具有周期性波动的数据时表现出一定的优势，但对于股票市场指数这种具有不规则周期和振幅的数据，其预测效果可能不尽如人意。

传统GWFM的问题

经典的GWFM采用均匀间隔的轮廓线，能够较好地预测类似正弦波的时间序列。然而，股票市场指数具有以下特点：
1. 峰值和谷值的数据较少，中间部分的数据较多。
2. 周期和振幅不规则。

这导致经典GWFM在处理股票市场指数时，峰值和谷值处的轮廓线相对较多，而中间部分的有用信息在轮廓线中丢失，从而难以准确预测股票市场指数的趋势。

改进的GWFM

为了克服传统GWFM的不足，提出了一种基于指数频率的轮廓选择方法。该方法的主要步骤如下：
1. 第一次轮廓插值 ：
- 设指数时间序列为(X = (x(1), x(2), \cdots, x(n)))，(\sigma_{max} = \max{x(k)} {1\leq k\leq n})，(\sigma {min} = \min{x(k)} {1\leq k\leq n})。对于(\forall\xi {i} \notin [\sigma_{min}, \sigma_{max}])，(X = \xi_{i})称为轮廓线。
- 令(\xi_{i} = \sigma_{min} + \frac{i}{s}(\sigma_{max} - \sig