本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的IPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股指預(yù)測中的應(yīng)用——以上證綜指為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對股票數(shù)據(jù)具有規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、多噪聲和高度模糊非線性等特點而導(dǎo)致預(yù)測難的問題,利用改進(jìn)的粒子群算法(固定慣性因子動態(tài)化)優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)閥值,建立了一個基于歷史日收盤價、最低價、最高價、成交量、成交額、漲跌幅為輸入變量,日開盤價為輸出變量的預(yù)測模型.利用MATLAB軟件對2007年1月4日至2015年8月31日上證綜指(開盤價)進(jìn)行了仿真預(yù)測,并且從絕對誤差與相對誤差等角度對比分析了BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化前后的預(yù)測結(jié)果,結(jié)果表明IPSO優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)不僅可以更快地實現(xiàn)收斂尋優(yōu),而且在對未來股價的趨勢判斷與指數(shù)預(yù)測方面均具有較好的預(yù)測效果.
【作者單位】： 安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 股票指數(shù) 預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PSO算法 動態(tài)慣性因子
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11301001) 安徽高等學(xué)校省級自然科學(xué)基金資助項目(KJ2013Z001) 安徽財經(jīng)大學(xué)校級重點研究項目(ACKY1402ZD)
【分類號】：TP183;F832.51
【正文快照】： 隨著我國居民生活水平的不斷提高和國內(nèi)金融市場的不斷發(fā)展,投資股票已逐漸成為人們投資理財?shù)囊环N重要方式.在股票投資中,股票指數(shù)的走勢對投資者具有重要影響,但由于股票數(shù)據(jù)具有規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、多噪聲和高度模糊非線性等特點,因而對于股指的準(zhǔn)確預(yù)測一直是難以解決的

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  本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的IPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股指預(yù)測中的應(yīng)用——以上證綜指為例，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：494664