發(fā)布時間：2018-05-16 00:01

  本文選題：股票指數(shù) + 預測��； 參考：《云南大學學報(自然科學版)》2017年03期

【摘要】：針對股票價格不僅受到眾多不確定性因素影響而且數(shù)據(jù)本身具有高度模糊非線性等特點而導致的預測難問題,首先利用具有良好非線性尋優(yōu)能力的遺傳算法來優(yōu)化BP網(wǎng)絡初始權閾值的設置,然后構建了一個基于歷史股票價量信息為輸入變量,日開盤價為輸出變量的股指預測模型,在對觀察期內(nèi)上證綜指(開盤指數(shù))的實證研究表明,優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡在訓練時不僅可以更快地實現(xiàn)收斂,而且對于訓練集與測試集樣本的預測性均得到明顯地提高.
[Abstract]:Because the stock price is not only influenced by many uncertain factors, but also because the data itself is highly fuzzy and nonlinear, it is difficult to predict the stock price. First, the genetic algorithm with good nonlinear optimization ability is used to optimize the setting of initial weight threshold of BP network, and then a prediction model of stock index based on historical stock price information as input variable and daily opening price as output variable is constructed. The empirical study on the Shanghai Composite Index (opening Index) during the observation period shows that the optimized BP neural network can not only achieve faster convergence in training, but also improve the predictability of training set and test set.
【作者單位】： 安徽財經(jīng)大學金融學院;安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院;
【基金】：國家自然科學基金(11601001) 安徽高等學校省級自然科學基金(KJ2013Z001)
【分類號】：F724.5;TP18

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本文編號：1894521