本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究證券市場的優(yōu)化投資問題.論文分別從技術(shù)分析和基本分析兩個(gè)角度,利用主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)測模型,研究證券市場的優(yōu)化選擇及其投資效率.首先,選取上海證券市場100家公司,利用其交易數(shù)據(jù)以及市場上有廣泛應(yīng)用的10種技術(shù)指標(biāo),借助主成分分析方法,去粗取精,得到反映市場規(guī)律的3個(gè)主因子,從而重構(gòu)出市場運(yùn)行的特征表示;其次,以得到的三個(gè)主成分作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,股票收益作為網(wǎng)絡(luò)輸出,通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型,用以證券選擇;然后,用一組新數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了模型的有效性;最后,建立了證券組合的優(yōu)化選擇方法,并檢驗(yàn)了方法的有效性.另一方面,為了確定中期投資的模型投資效率,本文從基本分析角度出發(fā),利用11種財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)測模型,最終的實(shí)證結(jié)果同樣讓人滿意。
【學(xué)位單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：F832.51;TP183
【部分圖文】：

圖１．３．１?ＢＰ網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)??１．３．２?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程??網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程分為信息的正向傳遞和誤差的反向傳播兩個(gè)過程．正向傳遞時(shí)，輸樣本信息從輸入層傳入，經(jīng)隱層逐層處理后，傳至輸出層．若輸出層的實(shí)際輸出與期望出不符，就轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段，此時(shí)傳播的對象是誤差．誤差反傳就是將輸出誤以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，即調(diào)整權(quán)值過程如下：??１．信息的正向傳遞??（１）隱層中第ｊ個(gè)神經(jīng)元接收到的信息和??ｎ??ｎｅｔｊ?＝?ｊ?＝?１，２，?？？？?，ｍ；?（１．３．１）ｉ＝ｌ??隱層第ｊ個(gè)神經(jīng)元的輸出??

因?yàn)槲覀兊念A(yù)測目標(biāo)是使用本季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測下一個(gè)季度的股需要下載這１００支股票各自相應(yīng)時(shí)間的季收盤價(jià)，分別存放于對應(yīng)的文ｌｓ－１１００．ｘｌｓ的Ｅｘｃｅｌ表中，便于我們后期的調(diào)用．??主成分分析??然，在上述得到的歷史數(shù)據(jù)中，變量間存在一定的相關(guān)性，這使得觀察到的度上有所重疊．如果直接將得到的數(shù)據(jù)信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測，不但會(huì)成負(fù)擔(dān)，還可能降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測準(zhǔn)確率和泛化能力．因此本文采用主對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合，期望用較少綜合變量盡可能多的描述原有信息，并以絡(luò)模型的輸入．??面，以“牡丹江恒豐紙業(yè)股份有限公司”的數(shù)據(jù)為例，即Ｅｘｃｅｌ表１０．ｘｌｓ，詳過程．以預(yù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)矩陣作為主成分分析的原始數(shù)據(jù)矩陣，計(jì)算原相關(guān)陣／？．然后，借助ＳＰＳＳ給出？？牡丹江恒豐紙業(yè)股份有限公司”的碎石
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2855786