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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的股市預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2025-07-07 02:54
  做為一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),股票市場是十分復(fù)雜的,股票投資中收益與風(fēng)險(xiǎn)是并存。股市內(nèi)在規(guī)律的研究和預(yù)測(cè)具有極其重要的應(yīng)用價(jià)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(duì)其進(jìn)行分析,探索其內(nèi)在規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)從中獲利的目的。但是股市預(yù)測(cè)任務(wù)是非常艱巨的,股價(jià)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、外部因素的多變性都使得傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)工具難以滿足這種需要。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自組織、自適應(yīng)等特點(diǎn),能自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)中提取有關(guān)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的知識(shí),因而非常適用于解決股票預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的一些問題。 本文分析了股票市場預(yù)測(cè)面臨的關(guān)鍵問題,比較了各種股價(jià)預(yù)測(cè)方法,探討了利用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股價(jià)走勢(shì)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的可行性。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),BP網(wǎng)絡(luò)能找出股市的內(nèi)在規(guī)律,并將其體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值中,進(jìn)而預(yù)測(cè)股市未來的走勢(shì)。 本文在基于BP網(wǎng)絡(luò)股價(jià)預(yù)測(cè)的原理上,利用三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股價(jià)建立預(yù)測(cè)模型,探討了樣本數(shù)據(jù)的選取以及預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)選擇等問題,建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè)模型,采用自動(dòng)歸一化的訓(xùn)練方法來提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。通過MATLA...

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1證券投資分析方法的框架圖

圖1.1證券投資分析方法的框架圖

在不利的方面,技術(shù)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(shí)對(duì)市場產(chǎn)生著影響。(對(duì)技術(shù)分析派自己來說,這種弊端更是一種優(yōu)勢(shì),而非限制,因?yàn)檫@規(guī)避了難以量化的、對(duì)基本因素發(fā)展動(dòng)態(tài)的計(jì)算。)證券分析方法的框架如圖1.1所示。


圖2.1生物神經(jīng)元Fig.2.1Biologicalneuron

圖2.1生物神經(jīng)元Fig.2.1Biologicalneuron

際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)成立,國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)大會(huì),以后每年都召開一次國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)在南京成....


圖2.2神經(jīng)元模型示意圖

圖2.2神經(jīng)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(jīng)元的軸突末梢部分。突觸后(成分)是指第二個(gè)神過化學(xué)接觸或者電接觸,將信息傳往突觸后受體表和軸突一一對(duì)接,從而靠突觸把眾多的神經(jīng)元連成接強(qiáng)度和極性可以有所不同,并且都可進(jìn)行調(diào)整,元模型絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究基礎(chǔ)之上提出的一種模性的一種....


圖2.3轉(zhuǎn)移函數(shù)Fig.2.3Transferfunctions

圖2.3轉(zhuǎn)移函數(shù)Fig.2.3Transferfunctions

圖2.3轉(zhuǎn)移函數(shù)Fig.2.3Transferfunctions2.1.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)要完成對(duì)外部信息進(jìn)行的處理、記憶、學(xué)習(xí)等,必須有上億個(gè)生物神經(jīng)元連接到一起,組成生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同樣,要完成對(duì)輸入信號(hào)的處理,實(shí)現(xiàn)所設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能要求,人工神經(jīng)元也需要按一定的規(guī)....



本文編號(hào):4056373

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