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Análisis y predicción de las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos a partir de la descomposición modal empírica de conjuntos complementarios

Desde que los futuros sobre el índice CSI 300 comenzaron a negociarse oficialmente el 15 de abril de 2010, el análisis y las predicciones de las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos se han convertido en un área popular de investigación activa. En este artículo, se utiliza el método de descomposición modal empírica de conjunto complementario (CEEMD) para descomponer las secuencias de precios de futuros sobre índices bursátiles chinos en términos residuales, términos de baja frecuencia y términos de alta frecuencia para revelar las características de fluctuación en diferentes escalas temporales de las secuencias. A continuación, el método CEEMD se combina con el modelo de máquina de vectores soporte (SVM) basado en el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) para predecir los precios de los futuros de los índices bursátiles chinos. Los resultados empíricos muestran que el término de residuo determina la tendencia a largo plazo de los precios de los futuros sobre índices bursátiles. El término de baja frecuencia, que representa las fluctuaciones de los precios a medio plazo, se ve afectado principalmente por las normativas políticas según el análisis del algoritmo de sumas de cuadrados acumulativas iteradas (ICSS), mientras que el desequilibrio del mercado a corto plazo, representado por el término de alta frecuencia, desempeña un importante papel local en las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles. Además, en la predicción de los datos de precios diarios o incluso intradiarios de los futuros sobre índices bursátiles chinos, el modelo de predicción combinado es superior al modelo SVM único, lo que implica que la precisión de la predicción de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos mejorará si se tienen en cuenta las características de fluctuación en diferentes escalas temporales.

Autores: Ruoyang, Chen; Bin, Pan

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2016

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Matemáticas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Mathematical Problems in Engineering

Volume 2016, Article ID 3791504, 13 pages

https://doi.org/10.1155/2016/3791504

Ruoyang Chen 1, Bin Pan 2

1 , China

2 , China

Academic Editor: Xiaodong Lin

Contact: mpe@hindawi.com

Descripción
Desde que los futuros sobre el índice CSI 300 comenzaron a negociarse oficialmente el 15 de abril de 2010, el análisis y las predicciones de las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos se han convertido en un área popular de investigación activa. En este artículo, se utiliza el método de descomposición modal empírica de conjunto complementario (CEEMD) para descomponer las secuencias de precios de futuros sobre índices bursátiles chinos en términos residuales, términos de baja frecuencia y términos de alta frecuencia para revelar las características de fluctuación en diferentes escalas temporales de las secuencias. A continuación, el método CEEMD se combina con el modelo de máquina de vectores soporte (SVM) basado en el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) para predecir los precios de los futuros de los índices bursátiles chinos. Los resultados empíricos muestran que el término de residuo determina la tendencia a largo plazo de los precios de los futuros sobre índices bursátiles. El término de baja frecuencia, que representa las fluctuaciones de los precios a medio plazo, se ve afectado principalmente por las normativas políticas según el análisis del algoritmo de sumas de cuadrados acumulativas iteradas (ICSS), mientras que el desequilibrio del mercado a corto plazo, representado por el término de alta frecuencia, desempeña un importante papel local en las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles. Además, en la predicción de los datos de precios diarios o incluso intradiarios de los futuros sobre índices bursátiles chinos, el modelo de predicción combinado es superior al modelo SVM único, lo que implica que la precisión de la predicción de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos mejorará si se tienen en cuenta las características de fluctuación en diferentes escalas temporales.

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