【摘要】：股票預(yù)測研究是金融大數(shù)據(jù)的一個應(yīng)用研究方向,隨著信息技術(shù)的發(fā)展,股票預(yù)測研究不僅僅拘泥于基本分析方法,而是更多地使用技術(shù)分析方法,如機器學(xué)習(xí)方法,并且取得了具有一定意義的研究成果。其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,為股票預(yù)測研究提供了新的建模方法。本文在研究股票預(yù)測問題的相關(guān)背景、方法或模型以及相關(guān)理論知識的基礎(chǔ)上,將視角這個概念引入到股票預(yù)測問題的研究中,從視角出發(fā)來研究股票預(yù)測問題。本文的主要研究工作有以下方面:1.提出基于單視角特征數(shù)據(jù)的BPNN模型,并進行股票預(yù)測研究。從視角出發(fā),用基于單視角特征數(shù)據(jù)的BPNN模型來進行股票預(yù)測研究。基于中國股票市場A股的上海證券交易所浦發(fā)銀行(股票代碼為SH600000)的股票歷史數(shù)據(jù),經(jīng)過開發(fā)的金融大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理平臺的處理,得到基于技術(shù)指標(biāo)視角的特征數(shù)據(jù),基于單技術(shù)指標(biāo)視角特征數(shù)據(jù)來進行確定該模型最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和股票預(yù)測的實證分析。2.提出基于多視角特征數(shù)據(jù)信息融合的BPNN模型,并進行股票預(yù)測研究。針對單視角特征數(shù)據(jù)的信息不完整問題,從多視角特征數(shù)據(jù)出發(fā),通過信息融合的方式將多個視角的特征數(shù)據(jù)進行特征級信息融合,從而用基于多視角特征數(shù)據(jù)信息融合的BPNN模型來進行股票預(yù)測研究。基于中國股票市場A股的上海證券交易所浦發(fā)銀行(股票代碼為SH600000)的股票歷史數(shù)據(jù),經(jīng)過開發(fā)的金融大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理平臺的處理,得到多技術(shù)指標(biāo)視角信息融合的特征數(shù)據(jù),并進行確定該模型最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和股票預(yù)測的實證分析。結(jié)果表明,基于多視角信息融合特征數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果優(yōu)于基于單視角特征數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,也優(yōu)于基于股票歷史數(shù)據(jù)的BPNN模型的結(jié)果。3.提出基于多視角特征數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)的BPNN模型,并進行股票預(yù)測研究。同時還提出相應(yīng)的集成學(xué)習(xí)算法——Bag MVFD-BPNN算法。針對單視角特征數(shù)據(jù)的信息的不完整問題,從多視角特征數(shù)據(jù)出發(fā),通過集成學(xué)習(xí)的方式,利用Bag MVFD-BPNN算法,用基于多視角特征數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)的BPNN模型來進行股票預(yù)測研究。基于中國股票市場A股的上海證券交易所浦發(fā)銀行(股票代碼為SH600000)的股票歷史數(shù)據(jù),經(jīng)過開發(fā)的金融大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理平臺的處理,得到多技術(shù)指標(biāo)視角特征數(shù)據(jù),并進行確定該模型最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和股票預(yù)測的實證分析。結(jié)果表明,基于多視角特征數(shù)據(jù)集成學(xué)習(xí)的預(yù)測結(jié)果優(yōu)于基于單視角特征數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,優(yōu)于基于多視角信息融合特征數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,也優(yōu)于基于股票歷史數(shù)據(jù)的BPNN模型的結(jié)果。同時,還可知影響股票預(yù)測結(jié)果的各技術(shù)指標(biāo)視角的重要度以及主要技術(shù)指標(biāo)視角,即多視角特征數(shù)據(jù)的多視角特征選擇,從而可為股民的股票投資提供主要技術(shù)指標(biāo)視角的參考意見和預(yù)測結(jié)果參考意見,指導(dǎo)股民的股票投資。
【圖文】：

第二章 相關(guān)理論NN）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于對人腦的基本屬性的模擬形成的，人類的大的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并沒有完全反映大腦的基本功能，僅僅是對其進行抽象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由大量的人工神經(jīng)元模型相互連接構(gòu)成，可實現(xiàn)輸入變量一個非線性映射。其中，多對一的非線性映射（即輸入變量為多個，，而輸個）為其一般映射結(jié)構(gòu)，當(dāng)然也有多對多的非線性映射（即輸入變量為多也有多個）[40]。工神經(jīng)元模型工神經(jīng)元模型是一種數(shù)學(xué)模型，它近似模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的生物神經(jīng)元入單輸出的非線性模型。一個人工神經(jīng)元模型由輸入向量，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和元，激活函數(shù)和輸出組成。生物神經(jīng)元模型和人工神經(jīng)元模型分別如圖 ]。

型是一種數(shù)學(xué)模型，它近似模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性模型。一個人工神經(jīng)元模型由輸入向量，網(wǎng)數(shù)和輸出組成。生物神經(jīng)元模型和人工神經(jīng)元模型圖 1 生物神經(jīng)元模型圖
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13;F832.51

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本文編號：2640460