基于改进VMD和神经网络的股票预测研究.pdf
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摘要
摘要
股票预测对于金融产品定价、资产最优化配置、投机策略研究和风险管理等方面
至关重要，有很多专家学者致力于股票价格预测分析。但是由于股票价格的波动性和
非线性的特性，对股票预测带来了很大的困难，就使得一些机器学习方法被应用于股
票预测中。因此本文运用混沌理论对股票市场进行非线性分析，将改进的变分模态分
解与神经网络进行结合应用到股票预测研究中。首先对数据进行分解，本文选择变分
模态分解（VariationalMode
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