准确地对金融市场时间序列进行预测不仅有助于金融从业者度量极端价格风险、优化交易策略，还可以籍此设计有效的期货市场风险管理工具。针对金融市场时间序列波动的复杂性与影响因素的多元性，本书将计算智能技术引入到金融时间序列分析与预测领域，结合多种机器学习技术系统地研究基于计算智能的时间序预测建模技术，特别关注基于经验模态分解技术的混合预测模型、时间序列多步预测技术和区间型时间序列预测技术。

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