基于二类模糊逻辑的尼日利亚证券交易所预测系统实现
人工智能
2022-02-07 v1 机器学习
计算机科学中的逻辑
摘要
股票市场很容易被视作对投资者最具吸引力的场所之一，但在交易决策方面也极为复杂。由于市场的不确定性与非线性本质，预测市场是一项高风险举动。决定正确的交易时机是每位成功交易者的关键，因为这可能导致巨额盈利，或完全沦为因粗心交易而记录的投资损失。本研究旨在利用二类模糊逻辑(Fuzzy Logic Type2)开发一套股票市场预测系统，以处理人类在股票交易买、持或卖决策中普遍面临的不确定性与复杂性。所提系统以前端VB.NET编程语言与后端Microsoft SQL Server开发。本研究共选取四种不同的技术指标。所选指标为相对强弱指数、威廉指标、指数平滑异同移动平均线与随机振荡器。这些指标作为模糊系统的输入变量。MACD与SO被用作主要指标，而RSI与WA被用作次要指标。次要指标采用斐波那契回撤比率以确定其在交易决策中的支撑与阻力位。模糊系统的输入变量经三角与高斯隶属函数模糊化为低、中、高。采用Mamdani型模糊推理规则将各输入变量交易规则组合至模糊系统。所开发系统使用从尼日利亚证券交易所上市的十家不同公司收集的共五十二期样本数据进行测试。所收集数据集为各证券的开盘、最高、最低与收盘价。
引用
@article{arxiv.2202.02107,
title = {Implementation of a Type-2 Fuzzy Logic Based Prediction System for the Nigerian Stock Exchange},
author = {Isobo Nelson Davies and Donald Ene and Ibiere Boma Cookey and Godwin Fred Lenu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02107},
year = {2022}
}
备注
8 pages