做為一個非線性動力學系統(tǒng),股票市場是十分復雜的,股票投資中收益與風險是并存。股市內在規(guī)律的研究和預測具有極其重要的應用價值和理論意義。投資者們希望能尋找有效的方法和工具來對其進行分析,探索其內在規(guī)律,從而實現從中獲利的目的。但是股市預測任務是非常艱巨的,股價系統(tǒng)內部結構的復雜性、外部因素的多變性都使得傳統(tǒng)的預測工具難以滿足這種需要。而神經網絡具有很強的非線性逼近能力和自組織、自適應等特點,能自動從歷史數據中提取有關經濟活動中的知識,因而非常適用于解決股票預測領域中的一些問題。 本文分析了股票市場預測面臨的關鍵問題,比較了各種股價預測方法,探討了利用BP(Back Propagation)神經網絡對股價走勢進行分析和預測的可行性。通過對歷史數據的學習,BP網絡能找出股市的內在規(guī)律,并將其體現在網絡的權值、閾值中,進而預測股市未來的走勢。 本文在基于BP網絡股價預測的原理上,利用三層前饋神經網絡對股價建立預測模型,探討了樣本數據的選取以及預處理、網絡拓撲結構設計、隱節(jié)點個數選擇等問題,建立基于BP網絡的股價預測模型,采用自動歸一化的訓練方法來提高網絡的泛化能力。通過MATLA...

【文章頁數】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1證券投資分析方法的框架圖

在不利的方面，技術分析方法把交易者同外面世界中發(fā)生的事件隔離開來，而這些事件可以、也確實對市場產生著影響。(對技術分析派自己來說，這種弊端更是一種優(yōu)勢，而非限制，因為這規(guī)避了難以量化的、對基本因素發(fā)展動態(tài)的計算。)證券分析方法的框架如圖1.1所示。

圖2.1生物神經元Fig.2.1Biologicalneuron

際神經網絡學會成立，國際神經網絡學術會議也開始定期召開。1988年Network創(chuàng)刊。1990年3月，IEEETransactiononNeuralNetwork問世。90年12月在北京召開了首屆神經網絡學術大會，以后每年都召開一次國神經網絡學會在南京成....

圖2.2神經元模型示意圖

包括突觸前(成分)、突觸間隙和突觸后(成分神經元的軸突末梢部分。突觸后(成分)是指第二個神過化學接觸或者電接觸，將信息傳往突觸后受體表和軸突一一對接，從而靠突觸把眾多的神經元連成接強度和極性可以有所不同，并且都可進行調整，元模型絡是在現代神經生物學研究基礎之上提出的一種模性的一種....

圖2.3轉移函數Fig.2.3Transferfunctions

圖2.3轉移函數Fig.2.3Transferfunctions2.1.5神經網絡的結構要完成對外部信息進行的處理、記憶、學習等，必須有上億個生物神經元連接到一起，組成生物神經網絡。同樣，要完成對輸入信號的處理，實現所設計神經網絡的功能要求，人工神經元也需要按一定的規(guī)....

本文編號：4056373