本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 遺傳算法��； 參考：《南京大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：根據(jù)有效市場(chǎng)的假說(shuō)短期股價(jià)是隨機(jī)游走的,不具有可預(yù)測(cè)性,任何試圖預(yù)測(cè)的技術(shù)手段都只能是徒勞無(wú)益的。然而大量證據(jù)表明市場(chǎng)并非有效。第一,投資者理性的假說(shuō)就遭到質(zhì)疑,首先有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為所有的投資者都會(huì)對(duì)市場(chǎng)公開(kāi)信息以差不多的速度,做出相同的反應(yīng),在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中并非如此。第二,大量的研究表明股價(jià)波動(dòng)的趨勢(shì)是存在的,且與重大事件和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有相關(guān)性。因此股價(jià)具有一定的可預(yù)測(cè)性,由于影響股價(jià)的因素太多,且作用機(jī)理很復(fù)雜,傳統(tǒng)的方法很難奏效。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其優(yōu)秀的模擬特性在股價(jià)預(yù)測(cè)方面占有重要的一席之地。 本文采用應(yīng)用最廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)做預(yù)測(cè),根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,針對(duì)其缺陷,采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)照兩次預(yù)測(cè)的結(jié)果。 針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能進(jìn)行單點(diǎn)預(yù)測(cè),沒(méi)有辦法進(jìn)行未來(lái)一段時(shí)間趨勢(shì)和范圍預(yù)測(cè)本文引入當(dāng)前的一個(gè)備受關(guān)注的熱門(mén)研究領(lǐng)域——粒計(jì)算,從而解決了上面的問(wèn)題。 本文得出以下幾點(diǎn)結(jié)論： (1)良好的預(yù)測(cè)結(jié)果表明中國(guó)股票的可預(yù)測(cè)性,在一定程度上證明了中國(guó)的股票市場(chǎng)還不是有效市場(chǎng) (2)運(yùn)用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值,得出了更好的結(jié)果,表明這種方法的可行性。 (3)將粒計(jì)算和優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合預(yù)測(cè)的結(jié)果總體上令人滿意,表明粒計(jì)算在金融預(yù)測(cè)上是可行的,為理論和實(shí)踐都能提供有益指導(dǎo)。
[Abstract]:Based on the efficient market hypothesis that short-term stock prices are random and unpredictability, any attempt to predict the technical means can only be futile. Yet there is plenty of evidence that markets are not efficient. First, the hypothesis of investor rationality is questioned. First of all, the efficient market hypothesis assumes that all investors will react to the market disclosure information at the same speed, which is not true in the real market. Second, a large number of studies show that the trend of stock price volatility exists, and is related to major events and economic indicators. Therefore, the stock price has a certain degree of predictability, because there are too many factors affecting the stock price, and the mechanism is very complex, the traditional method is difficult to work. Neural network plays an important role in stock price prediction for its excellent simulation characteristics. In this paper, the most widely used BP neural network is used to make prediction. According to the prediction result, the problem is found, and the genetic algorithm is used to optimize the problem according to its defects, and the results of twice prediction are compared. The neural network can only carry out single point prediction, but there is no way to predict the trend and range for some time in the future. In this paper, grain computing, a hot research field that has been paid close attention to, is introduced in this paper, thus solving the above problem. This paper draws the following conclusions: Good forecast results show the predictability of Chinese stocks, and to some extent prove that China's stock market is not an efficient market. 2) genetic algorithm is used to optimize the initial weight and threshold of BP neural network, and a better result is obtained, which shows the feasibility of this method. 3) the result of combining particle computing with optimized BP neural network is satisfactory, which indicates that particle calculation is feasible in financial forecasting and can provide useful guidance for both theory and practice.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：F830.91;F224

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本文編號(hào)：1858555