摘要：文章基于1990—2022年上证综合指数收盘价数据，运用模式识别、模式匹配和贝叶斯决策对我国股票市场短期趋势进行研究。结果表明：随着社会的发展，股票市场对相似影响因素的响应时间缩短。在对我国股票市场进行模式识别和模式匹配时，锁步度量比弹性度量更灵活，效果更稳定。此外，时间窗的选择会影响趋势分析的准确性，时间窗过小模式中信息含量较少，时间窗过大模式中噪音较多，因此在模式识别和模式匹配时要设置合理的时间窗。最后，建立了基于模式识别和贝叶斯决策的股指短期趋势预测模型。该模型先综合考虑了所有高度相似历史模式的趋势，再结合当前模式的特征对未来股指趋势进行分析和预测，因此模型有很强的解释性，且实验结果比传统的模式识别预测模型有了显著提升。

基于模式识别与贝叶斯决策的股票市场短期趋势预测模型