基于小波变换的金融时间序列预测

创建于 2025-07-17T09:24:15.097451+08:00 更新于 2025-07-17T09:30:29.192194+08:00

摘要

本报告系统介绍了利用小波变换方法对金融时间序列进行分解和预测。通过对上证综指2017年全年数据进行2层小波分解，分别对高频和低频小波系数建立ARMA模型进行拟合与预测，最终通过重构恢复指数走势。预测结果表明，该方法在短期内拟合和预测效果较好，未来可结合机器学习方法进一步提升精度 [page::0][page::3][page::4][page::5]。

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