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股票明日的价格是在今日价格上的一个随机过程（图4-01-14），它的变化是无法预测的。 这就是说，知道了今天的价格是升，但明日是升或跌、升幅或跌幅的大小是随机的不可预见的，升或跌两种可能性都存在。 股票价格预测的GARCH模型 - MBA智库文档 股票价格预测的 g a r c h模型 徐 枫 (华南理工大学 金融工程研究中心，广州 510640) 摘 要：股票价格常常背离其理论价格而根据供求关系形成的。而供求又受到许多因素影响。因 此，股票价格非常难以准确预测。
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首先, 简化问题, 只预测股票的涨跌情况. 问题就变成一个分类问题, 把历史数据分为涨跌两种情况. 进一不简化, 涨跌情况只与历史数据情况有关. 我们使用Naive Bayes classifier (朴素的贝叶斯分类) 作为学习方法. 朴素的贝叶斯的定义为: 给定类别A条件下，所有的属性 股票价格是长度为N的时间序列，定义为p0，p1， ，pN- 1，其中pi是指在第i日的收盘价，0≤i