發(fā)布時(shí)間：2021-12-10 09:43

　　本文主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行建模,分別從技術(shù)分析和基本分析兩個(gè)不同的層面來(lái)研究中國(guó)證券市場(chǎng)的投資優(yōu)化選擇及其投資收益問(wèn)題.從技術(shù)分析的層面出發(fā),首先選取上海證券交易所中100家上市公司,又選取了每家上市公司的7個(gè)交易數(shù)據(jù)及其常用的10個(gè)技術(shù)分析指標(biāo);其次利用主成分分析法對(duì)17個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維處理,得到3個(gè)綜合特征變量.然后使用主成分結(jié)果作為長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,收益率作為目標(biāo)輸出,不斷地訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),從而得到了依據(jù)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型.最后利用我們所建立的網(wǎng)絡(luò)模型模擬投資了 32天,累計(jì)收益率達(dá)到0.1007,比已有研究的結(jié)果分別提高了 158.2%和21.4%.另一方面,從基本分析角度出發(fā),同樣從100家上市公司中以11個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)為分析依據(jù),得到基于主成分分析和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型.通過(guò)兩年半的模擬投資,累計(jì)收益率和夏普比率分別達(dá)到0.7938和0.4721,和已有研究的結(jié)果相比,投資兩年半累計(jì)收益率相差不大,但風(fēng)險(xiǎn)降低了很多.總之,本文所用到的預(yù)測(cè)模型比已有研究的結(jié)果好很多,具有很高的實(shí)用價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：鄭州大學(xué)河南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．３．１由ＲＮＮ到ＬＳＴＭ網(wǎng)絡(luò)添加的記憶單元??

，，假如我們?cè)僭黾右粋�(gè)狀態(tài)，即ｃ，讓它來(lái)保存長(zhǎng)期的狀態(tài)，讓它有：??＇Ｏ：：０?＾??〇??原始?ＲＮＮ?ＬＳＴＭ??圖１．３．１由ＲＮＮ到ＬＳＴＭ網(wǎng)絡(luò)添加的記憶單元??圖按照時(shí)間維度展開(kāi)可以看到：??

圖１．３．３?ＲＮＮ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??圖中可以看出，ｉ？ｉＶｉＶ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，只有一個(gè)單層，通過(guò)當(dāng)?shù)妮敵鰜?lái)得到當(dāng)前輸出．與丑Ｐ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單地改造，它已時(shí)刻學(xué)習(xí)到的信息進(jìn)行當(dāng)前時(shí)刻的學(xué)習(xí)了．??ＴＭ的結(jié)構(gòu)與上面相似，不同的是它的重復(fù)模塊會(huì)比較復(fù)雜一點(diǎn)，它有四＠?＠?？??—?ｔ?／?ｔ?，?ｔ??Ａ?識(shí)：Ａ?ｈ．‘，??Ｌ，?Ｊ?＾?．．．．．??ｙ＊??１?１?ｌ??？?？?？??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]股票收盤(pán)價(jià)建立廣義自回歸條件異方差模型的實(shí)證分析[J]. 祝萬(wàn)偉,李福安.  區(qū)域金融研究. 2015(09)
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[6]我國(guó)股票市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 劉勇.  財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2004(04)
[7]移動(dòng)平均線在股市中的運(yùn)用[J]. 謝衛(wèi)東.  價(jià)格月刊. 1999(01)
[8]指數(shù)平滑方法在預(yù)測(cè)股市行情中的應(yīng)用[J]. 翁小清,甄增榮.  河北財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào). 1994(03)

碩士論文
[1]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的證券選擇[D]. 李浩丹.鄭州大學(xué) 2018
[2]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與證券選擇[D]. 張倩.鄭州大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3532366