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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票價格預(yù)測中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票價格預(yù)測中的應(yīng)用

等工具，將數(shù)據(jù)排列成Ｍ＊４的表格，４列分別為，某

日的開盤價，，開盤價與昨日的變化量，日成交量，５日后開盤價，Ｍ行為采集數(shù)據(jù)的個數(shù)。再需要做的就是

將其導(dǎo)出成矩陣，并且輸入到ＭＡＴＬＡＢ的工作區(qū)。樣本矩陣稱作ａ，用來核對數(shù)據(jù)的矩陣稱作ｂ。

在ＭＡＴＬＡＢ中鍵入ＡＮＦＩＳＥＤＩＴ命令，打開人

工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形界面工具。

圖２訓(xùn)練擬合曲線

ＦＩＳ區(qū)域內(nèi)選擇Ｃｈｅｃｋｉｎｇｄａｔａ。點擊ＴｅｓｔＮｏｗ后便可以觀察到預(yù)測的結(jié)果與真實的歷史數(shù)據(jù)的誤差，從界面的左下方的信息顯示區(qū)，我們可以讀出訓(xùn)練后系統(tǒng)的結(jié)果與這些數(shù)據(jù)的平均誤差為ｏ．２１２４７（元）。作為預(yù)測５日后的價格，該誤差是完全可以被接受的。

圖１人工秤經(jīng)湖篁番工具界回

在Ｌｏａｄｄａｔａ區(qū)域選擇Ｔｒａｉｎｉｎｇ和ｗｏｒｋ然后載入樣本矩陣ａ。

ｓｐａｃｅ，

在ＧｅｎｅｒａｔｅＦＩＳ區(qū)域選擇隸屬函數(shù)的數(shù)量和種

類。點擊Ｇｅｎｅｒａｔｅ按鈕，彈出一個對話框，參數(shù)將在這

個對話框中設(shè)置。在ＮｕｍｂｅｒｏｆＭＦｓ中輸入３（３條模糊隸屬函數(shù)，如果是多輸入系統(tǒng)可以用向量方式輸入，例如ｈ２剮）．在ＭＦＴｙｐｅ中選擇一個隸屬函數(shù)的形

３

圖３核對數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果

總結(jié)

狀，例如ｇａｕｓｓｍｆ高斯型。

在ＴｒａｉｎＦＩＳ區(qū)域選擇算法，誤差閾值，最大訓(xùn)練次數(shù)。可以選擇采用ｈｙｂｒｉｄ混合法或者ｂａｃｋｐｒｏｐａ反

當(dāng)股指在所采集的樣本范圍內(nèi)波動，并且沒有政

策或者重大事件的干擾的條件下，該預(yù)測器的預(yù)測效果是比較理想的，可以較為準(zhǔn)確的指導(dǎo)人們進(jìn)行股票投資。相信采集近期股票在一個相對平穩(wěn)的范圍內(nèi)波動的一批數(shù)據(jù)之后，可以有效縮小預(yù)測誤差，并待成熟后運用到實踐中。

參考文獻(xiàn)

［１３

向傳播法訓(xùn)練。誤差閾值是用來作為停止訓(xùn)練的判斷

標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)實際誤差小于誤差公差的話，就認(rèn)為是已經(jīng)達(dá)到訓(xùn)練目的病區(qū)停止進(jìn)行訓(xùn)練。如果對于訓(xùn)練誤差的變化還不清除的話，這項最好設(shè)為ｏ．Ｅｐｏｃｈ。項是設(shè)定最大訓(xùn)練次數(shù)的，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)到達(dá)所設(shè)定的值，無論這是是否達(dá)到誤差公差的要求都回停止訓(xùn)練。本文采取了５Ｏｏｏ次訓(xùn)練。

設(shè)置完成之后，開始訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器。曲線表示歷史價格，圓點表示預(yù)測器運算后的輸出。訓(xùn)練樣本平均誤差是０．１７８６４（元），可以說是基本擬合實際的，這也說明了股票價格是有規(guī)律可尋，而不是完全雜亂的隨機(jī)。下面我們載入Ｃｈｅｃｋｉｎｇｄａｔａ即矩陣ｂ（也就是我們需要預(yù)測的那段時期的股票開盤價，

開盤價變化率，成交量與５日后開盤價）并在ＴＥＳＴ

摹簍誓‘Ｍａ‘１ａｂ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用‘Ｍ３ 北京：國防工業(yè)

吳曉莉，林哲輝．ＭＡＴＬＡＢ輔助模糊系統(tǒng)設(shè)計［Ｍ］．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，２００２．

周開利．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其ＭＡＴＬＡＢ仿真程序設(shè)計［Ｍ］．北京：清華大學(xué)出版社，２００５．

［２］

［３］

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