隨著期貨在當(dāng)今金融市場中的飛速發(fā)展,期貨價(jià)格走勢的研究成為大眾關(guān)注的主要要點(diǎn)。在經(jīng)典BP網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,用遺傳算法(GA)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對期貨價(jià)格及其走勢的預(yù)測。通過對算法的仿真實(shí)驗(yàn)表明,預(yù)測過程中經(jīng)典與遺傳BP網(wǎng)絡(luò)的均方差約為3 046.75和2 897.09,因此遺傳改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對期貨價(jià)格研究方面具有更高的準(zhǔn)確性和預(yù)測能力。該算法對于期貨公司制定客戶開發(fā),交易指導(dǎo),風(fēng)險(xiǎn)控制等方面的策略具有適用的價(jià)值。

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圖7遺傳BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果對比

圖6遺傳BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果對比2.3結(jié)果分析

圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

BP(back-propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在1986年由Rumelhart和McCelland等人組成的一個(gè)美國研究小組提出的一種后向傳播算法(back-propagation)[11]。圖1為三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單示意圖。BP過程根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練確定節(jié)點(diǎn)間連接的權(quán)重,從輸出....

圖2階躍函數(shù)和sigmoid函數(shù)

SΙGΜΟΙD(x)=11+e-x(4)對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本,假設(shè)輸出是,那么輸出的表達(dá)式表示為:

圖3遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP算法基于GA進(jìn)行優(yōu)化[14]主要分為以下3部分:BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、遺傳優(yōu)化和BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測。具體流程如圖3所示。其中BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)根據(jù)輸入層和輸出層的維度來決定隱含層的數(shù)目,從而得到遺傳個(gè)體的長度。遺傳優(yōu)化首先使用實(shí)數(shù)形式來表示連接權(quán)重,通過構(gòu)建相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來評(píng)估這些連接權(quán)重....

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