【摘要】： 本研究希望運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，探討考慮基本面因素(如總體經(jīng)濟狀況、行業(yè)經(jīng)濟狀況、公司經(jīng)營狀況)時對個股短期股價預測有無幫助。首先，本研究選擇在美國上市的湯姆遜公司股票為研究對象。其次，希望找到合適的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能準確預測個股一周后的股價。本研究采用帶延時單元的三層反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后，我們選擇兩套指標分別作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量以比較預測效果，它們是：1、基本面因素(包括總體經(jīng)濟狀況、行業(yè)經(jīng)濟狀況、公司經(jīng)營狀況)和股市實時指標；2、僅采用股市實時指標。 本研究的實證分析表明：1、訓練算法Levenberg-Marquardt算法的訓練精度高，與共軛梯度算法相比，它們的預測精度沒有顯著差異；2、隱含層神經(jīng)元數(shù)目多少，與預測精度沒有必然的聯(lián)系；3、在本研究中，對數(shù)S型激勵函數(shù)比正切S型激勵函數(shù)的預測效果更佳；4、總體經(jīng)濟狀況、行業(yè)經(jīng)濟狀況、公司經(jīng)營狀況都是一定時期的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，只有達到一定積累后才能從統(tǒng)計數(shù)據(jù)中有所體現(xiàn)。而且個股對總體經(jīng)濟變化的反應(yīng)不如整個股票市場敏感，所以使用經(jīng)濟指標只適合預測股市的中長期趨勢，對于預測個股每周股價變化的短期趨勢作用不大。我們選用股市實時指標作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，經(jīng)過循環(huán)13次的訓練96組數(shù)據(jù)和預測1個股價，結(jié)果顯示平均預測誤差率3.4％，絕對偏差在USD0.27～1.94之間。 本研究結(jié)論應(yīng)屬原創(chuàng)，如果預測一周以下的個股的短期股價趨勢時，僅采用股市實時技術(shù)指標作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，而不考慮基本面因素，其預測精度將提高。
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2002
【分類號】：F830.9
【圖文】：

股價變動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預測第二節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物原型概述立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟示源于科學家對人類腦神經(jīng)系統(tǒng)的觀察和認識。他們認為人腦的智能活開腦的物質(zhì)基礎(chǔ)。因此，他們從模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能出發(fā)，研究人類智能活動和由此產(chǎn)生了“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。因此，在介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先談?wù)勅四X的神經(jīng)經(jīng)元腦是認識客觀世界的器官。1889年Caial創(chuàng)立了神經(jīng)元學說，指出了人腦神經(jīng)系統(tǒng)是由結(jié)立的神經(jīng)細胞構(gòu)成，在最近幾十年來的研究結(jié)果認為人腦的神經(jīng)元效量為1013。每個神經(jīng)體、軸突、樹突(也稱枝晶)、突觸(神經(jīng)元之間連接的接口)。息傳遞觸是神經(jīng)細胞間傳遞信息的結(jié)構(gòu)，它由三部分構(gòu)成，即突觸前成分，突觸間隙和突觸后成

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本文編號：2762011