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人工神經(jīng)網(wǎng)絡在股票價格預測中的應用

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)絡圖形界面工具。

圖２訓練擬合曲線

ＦＩＳ區(qū)域內選擇Ｃｈｅｃｋｉｎｇｄａｔａ。點擊ＴｅｓｔＮｏｗ后便可以觀察到預測的結果與真實的歷史數(shù)據(jù)的誤差，從界面的左下方的信息顯示區(qū)，我們可以讀出訓練后系統(tǒng)的結果與這些數(shù)據(jù)的平均誤差為ｏ．２１２４７（元）。作為預測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)與預測結果

總結

狀，例如ｇａｕｓｓｍｆ高斯型。

在ＴｒａｉｎＦＩＳ區(qū)域選擇算法，誤差閾值，最大訓練次數(shù)�？梢赃x擇采用ｈｙｂｒｉｄ混合法或者ｂａｃｋｐｒｏｐａ反

當股指在所采集的樣本范圍內波動，并且沒有政

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

參考文獻

［１３

向傳播法訓練。誤差閾值是用來作為停止訓練的判斷

標準。當實際誤差小于誤差公差的話，就認為是已經(jīng)達到訓練目的病區(qū)停止進行訓練。如果對于訓練誤差的變化還不清除的話，這項最好設為ｏ．Ｅｐｏｃｈ。項是設定最大訓練次數(shù)的，當訓練次數(shù)到達所設定的值，無論這是是否達到誤差公差的要求都回停止訓練。本文采取了５Ｏｏｏ次訓練。

設置完成之后，開始訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測器。曲線表示歷史價格，圓點表示預測器運算后的輸出。訓練樣本平均誤差是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。下面我們載入Ｃｈｅｃｋｉｎｇｄａｔａ即矩陣ｂ（也就是我們需要預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)絡與應用‘Ｍ３ 北京：國防工業(yè)

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［２］

［３］

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