【摘要】：本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行股市預測,在深入分析股票預測方法的基礎上,利用改進后的BP算法提高預測精度,以MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱建模,并借助計算機快速處理大量數(shù)據(jù)的能力,在股市短期預測方面作一個嘗試. 股票市場具有高度非線性的特點,短期原始數(shù)據(jù)序列波動較大,隨機性較強.特別是股價預測,短期內(nèi)股價波動的峰谷差距有時極大,預測困難,精度低且優(yōu)良率不高.因此,為了更好的對原始股價序列進行數(shù)據(jù)分析和篩選,選擇適宜的篩選方法,利用MATLAB實現(xiàn)馬氏平方距離篩選方法幫助確定特殊日期,以區(qū)分出正常日期和特殊日期,進行預測. BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有非線性映射,能以任意精度逼近函數(shù)關系,容錯能力大,學習能力即自適應能力強等特點,在已分類數(shù)據(jù)序列下能訓練出優(yōu)良基礎網(wǎng)絡并進行股市預測.本文采用改進后BP算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡,針對不同的預測對象,根據(jù)個人的需要和專家的經(jīng)驗,從中選取若干種對該預測對象最直接相關的技術指標來組成描述系統(tǒng)狀態(tài)的預測依據(jù)向量,開發(fā)相應的變量選擇方法以提高神經(jīng)網(wǎng)絡預測研究的精度,實現(xiàn)對股票市場的短期預測.利用改進后算法對上證指數(shù)和工商銀行這只有代表性的個股進行預測,實證分析結果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于股票短期預測是可行的,而改進后的BP算法更提高了預測精度.本文所建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的股票分析模型具有一定的理論價值和使用價值.
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

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