作為一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)高收益的投資領(lǐng)域,股票市場(chǎng)行情的預(yù)測(cè)問(wèn)題一直都是金融系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。近些年來(lái),投資者一直致力于尋找有效的預(yù)測(cè)股市行情的方法和工具,也揭示了一些股票市場(chǎng)內(nèi)在的運(yùn)行規(guī)律,但鑒于股價(jià)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和外部因素的多變性,現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法效果并不理想,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為解決這一難題提供了有效的途徑。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種大規(guī)模并行處理的非線性系統(tǒng),依據(jù)數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在聯(lián)系建模,具有良好的自學(xué)習(xí)能力、較強(qiáng)的抗干擾能力,在股票價(jià)格的短期預(yù)測(cè)中已經(jīng)取得了令人比較滿意的效果,但也存在一些自身的弱點(diǎn),本文總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn),提出了采用主成份分析法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法構(gòu)建模型,有效的解決了這一難題。 首先,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)主成份分析理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí),利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件加以MATLAB語(yǔ)言的輔助,對(duì)影響上證綜指的因素從外圍股市到宏觀環(huán)境、從基本面到技術(shù)面進(jìn)行全方位的分析,得出影響上證綜指走勢(shì)的主要因素；然后,建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用所選取的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn),驗(yàn)證模型的精確度；最后,對(duì)模型的使用和修正提出一些自己的建議,使得模型能夠更加的有效實(shí)用。

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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由此可以看出，采用了況月辦幾M函數(shù)的Leveoberg一Marquardt算法是最適宜4.4.3.2確定隱層單元數(shù)確定好訓(xùn)練函數(shù)后，下一步的問(wèn)題便是如何確定最適宜的隱層單元數(shù)，隱層單元數(shù)的確定很重要，而這一問(wèn)題的復(fù)雜性，使得至今為止，還沒(méi)有找到一個(gè)很好的解析式，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)往往是根....

圖4一18訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)輸出圖

妙礦認(rèn).山曰·七一卜合感加巧﹁協(xié)姍一娜一仁‘︸巧主虧J﹃”U圖4一18訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)輸出圖4.4.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，可以利用，im函數(shù)對(duì)其進(jìn)行仿真，、im函數(shù)的常用表示如下117]:【Y，Pf，Af，E，Per]=sl’m(net，P

圖4一19訓(xùn)練前后網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)比示意圖

?⒁籣__-------一一圖4一19訓(xùn)練前后網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)比示意圖4.4.SBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試環(huán)節(jié)又叫做檢驗(yàn)環(huán)節(jié)，是對(duì)前期已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效果的有效考驗(yàn)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能否最終確定的關(guān)鍵所在，本節(jié)便是在前一節(jié)的基礎(chǔ)上，采用此前選取好的測(cè)試樣本，對(duì)己有的模型....

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