摘 要
金融时间序列预测是现代金融工程中的重要研究领域，其复杂性和非线性特征对传统方法提出了挑战。本研究基于小波分析理论，探讨其在金融时间序列分解与重构中的应用，并结合机器学习算法提升预测精度。研究通过多分辨率分析将原始时间序列分解为不同频率分量，从而分离出趋势项与波动项，有效降低了数据的噪声影响。在此基础上，采用长短期记忆网络（LSTM）对各分量分别建模并进行预测，最终通过信号重构得到整体预测结果。实验以股票市场指数为例，对比了传统ARIMA模型、单一LSTM模型以及基于小波分析的混合模型的预测性能。结果表明，所提方法显著提高了预测精度，尤其在捕捉长期趋势和短期波动方面表现优异。本研究的主要创新点在于将小波分析与深度学习技术有机结合，为金融时间序列预测提供了一种高效可行的新思路，同时为相关领域的研究拓展了方法论基础。关键词：金融时间序列预测 小波分析 长短期记忆网络（LSTM） 多分辨率分析 混合模型
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 2
1.1 研究背景与意义 2
1.2 国内外研究现状分析 2
第二章 小波分析理论基础及其适用性 3
2.1 小波分析的基本原理 3
2.2 小波变换在时间序列中的优势 3
2.3 金融时间序列的特点与小波适配性 4
第三章 小波分解与金融数据预处理 5
3.1 数据特征提取与小波分解方法 5
3.2 噪声去除与信号重构策略 5
3.3 实证案例中的数据预处理流程 6
第四章 小波分析在预测模型中的应用 7
4.1 预测模型构建与小波融合机制 7
4.2 不同小波基函数的选择与评估 7
4.3 模型性能优化与结果验证 8
结 论 9
致 谢 10
参考文献 11
原创性声明 12
版权使用授权书 12
