基于小波变换的多分辨率金融数据预测模型的构建方法

本发明涉及金融时间序列预测分析技术领域，具体涉及基于小波变换的多分辨率金融数据预测模型的构建方法，包括以下步骤：S1、获取金融数据，所述金融数据为原始金融时间序列；S2、通过小波分解将原始金融时间序列拆分为不同频率的子序列；所述子序列包括代表长期趋势的低频近似分量和代表短期波动的高频细节分量；S3、针对分解后的各子序列，构建并训练适配的预测模型，分别进行单独建模和预测训练；再将需要预测分析的金融数据输入到对应训练好的预测模型中，得到预测结果；S4、将各子序列的预测结果通过逆小波变换进行结构性融合，得到最终预测效果。本发明可以更有效地提取金融数据中的结构化信息，以更好地描述和预测金融数据的动态变化过程。