Resumen

La predicción del precio de las acciones basada en patrones de líneas K es la esencia del análisis técnico de velas. Sin embargo, en el mundo académico se discute si los patrones K-line tienen poder predictivo. Para ayudar a resolver el debate, este artículo utiliza los métodos de minería de datos de reconocimiento de patrones, agrupación de patrones y minería de conocimiento de patrones para investigar el poder predictivo de los patrones K-line. Se proponen el modelo de coincidencia de similitudes y el algoritmo de agrupación del vecino más próximo para resolver el problema de la coincidencia de similitudes y la agrupación de series K-line, respectivamente. El experimento incluye la comprobación del poder predictivo de los patrones Three Inside Up y Three Inside Down con el conjunto de datos de prueba de las series K-line de las acciones componentes del índice Shanghai 180 durante los últimos 10 años. Los resultados experimentales muestran que (1) el poder predictivo de un patrón varía mucho en función de las diferentes formas y (2) cada uno de los patrones K-line existentes requiere una clasificación adicional basada en la característica de forma para mejorar el rendimiento de la predicción.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Predicción del precio de las acciones; patrones K-line; análisis técnico de velas; poder predictivo; métodos de minería de datos; reconocimiento de patrones.
• Keywords:Stock price prediction; K-line patterns; candlestick technical analysis; predictive power; data mining methods; pattern recognition