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簡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票指數(shù)期貨價格預(yù)測畢業(yè)生論文網(wǎng)

論文導(dǎo)讀：原理18-192.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在價格預(yù)測中的適用性19-202.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)歷程20-222.1.4 BP算法Matlab實(shí)現(xiàn)的核心代碼22-232.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法23-272.2.1 EMD策略介紹232.2.2 EMD算法的運(yùn)用23-242.2.3 EMD算法的具體步驟24-262.3.4 EMD算法Matlab實(shí)現(xiàn)的核心代碼26-27第三章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)27-453.1 實(shí)驗(yàn)一 基于單一變量的BP神

摘要：股票指數(shù)期貨市場是一個不穩(wěn)定的、開放的、非線性動態(tài)變化的復(fù)雜系統(tǒng)。市場上期貨合約價格的變動受金融、經(jīng)濟(jì)、政治、社會以及投資者心理等眾多因素的影響,其變化歷程具有非線性、混沌性、長期記憶性等特點(diǎn)。針對股指期貨市場的一些特點(diǎn),本論文基于歷史數(shù)據(jù),運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對股指期貨價格的變動走勢進(jìn)行探討,對短期內(nèi)股指期貨的價格進(jìn)行預(yù)測。本論文首先綜述探討了股指期貨價格預(yù)測的多種策略,通過對不同策略的優(yōu)劣性進(jìn)行簡要的比較淺析,確定了本論文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股指期貨價格進(jìn)行預(yù)測。其次,探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融市場預(yù)測中的適應(yīng)性以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和運(yùn)Matlab工具對BP算法的實(shí)現(xiàn)等內(nèi)容。第三,采取實(shí)驗(yàn)的策略,確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),即多輸入單輸出、單一隱含層多節(jié)點(diǎn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為更好地達(dá)到預(yù)測精度,本論文設(shè)計(jì)了三組預(yù)測實(shí)驗(yàn)：利用單一因素(收盤價格)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對價格走勢進(jìn)行預(yù)測；采取多因素(收盤價、交易量等因素)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對價格走勢進(jìn)行預(yù)測;運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EMD)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的策略構(gòu)建股指期貨價格預(yù)測模型,對價格走勢進(jìn)行預(yù)測。大量重復(fù)可控實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對股指期貨合約短期內(nèi)的價格進(jìn)行較高精度的預(yù)測,這證明了本論文所采取的探討策略和所設(shè)立的模型是實(shí)用并且有效的。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果還可以得到：將EMD算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)更高精度的價格預(yù)測結(jié)果。 關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文 EMD算法論文 股指期貨論文 價格預(yù)測論文
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摘要2-3

Abstract3-6

第一章 緒論6-18

1.1 選題背景6-11

1.1.1 股指期貨的產(chǎn)生及進(jìn)展6-7

1.1.2 股票指數(shù)期貨的投資優(yōu)勢及其功能7-9

1.1.3 股票指數(shù)期貨市場常用的預(yù)測策略9-11

1.2 股指期貨價格預(yù)測的國內(nèi)外近況11-16

1.2.1 國外探討近況11-14

1.2.2 國內(nèi)探討近況14-16

1.3 本論文探討內(nèi)容與寫作框架16-17

1.3.1 探討內(nèi)容16

1.3.2 寫作框架16-17

1.4 本論文的探討策略與探討作用17-18

1.4.1 探討策略17

1.4.2 探討作用17-18

第二章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與EMD算法18-27

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹18-23

2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理18-19

2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在價格預(yù)測中的適用性19-20

2.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)歷程20-22

2.1.4 BP算法Matlab實(shí)現(xiàn)的核心代碼22-23

2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法23-27

2.2.1 EMD策略介紹23

2.2.2 EMD算法的運(yùn)用23-24

2.2.3 EMD算法的具體步驟24-26

2.3.4 EMD算法Matlab實(shí)現(xiàn)的核心代碼26-27

第三章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)27-45

3.1 實(shí)驗(yàn)一 基于單一變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的價格預(yù)測27-35

3.1.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)的確定27-28

3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建28-32

3.1.3 利用模型對價格進(jìn)行預(yù)測32-35

3.2 實(shí)驗(yàn)二 基于多因素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)價格預(yù)測35-39

3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建35-36

3.2.2 利用模型對價格預(yù)測36-39

3.3 實(shí)驗(yàn)三 基于EMD與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)價格預(yù)測39-44

3.3.1 EMD算法處理39-40

3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建40-41

3.3.3 利用模型對價格預(yù)測41-44

3.4 本章小結(jié)44-45

第四章 結(jié)論淺析45-48

4.1 本論文探討成果45

4.2 本論文革新之處45-46

4.3 本論文改善倡議46

4.4 本論文工作展望46-48

參考文獻(xiàn)48-50

攻讀學(xué)位期間的探討成果50-51

致謝51-52

上一論文：談?wù)劤青l(xiāng)吉林省金融進(jìn)展對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響學(xué)報(bào)論文格式

下一論文：試析貴州貴州省利用外商直接投資的績效論文的格式

論文寫作技巧

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