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簡述神經網(wǎng)絡基于BP神經網(wǎng)絡的股票指數(shù)期貨價格預測畢業(yè)生論文網(wǎng)

論文導讀：原理18-192.1.2 BP神經網(wǎng)絡在價格預測中的適用性19-202.1.3 BP神經網(wǎng)絡的學習歷程20-222.1.4 BP算法Matlab實現(xiàn)的核心代碼22-232.2 經驗模態(tài)分解算法23-272.2.1 EMD策略介紹232.2.2 EMD算法的運用23-242.2.3 EMD算法的具體步驟24-262.3.4 EMD算法Matlab實現(xiàn)的核心代碼26-27第三章 實驗設計27-453.1 實驗一 基于單一變量的BP神

摘要：股票指數(shù)期貨市場是一個不穩(wěn)定的、開放的、非線性動態(tài)變化的復雜系統(tǒng)。市場上期貨合約價格的變動受金融、經濟、政治、社會以及投資者心理等眾多因素的影響,其變化歷程具有非線性、混沌性、長期記憶性等特點。針對股指期貨市場的一些特點,本論文基于歷史數(shù)據(jù),運用BP神經網(wǎng)絡模型,對股指期貨價格的變動走勢進行探討,對短期內股指期貨的價格進行預測。本論文首先綜述探討了股指期貨價格預測的多種策略,通過對不同策略的優(yōu)劣性進行簡要的比較淺析,確定了本論文選用BP神經網(wǎng)絡對股指期貨價格進行預測。其次,探討了BP神經網(wǎng)絡的基本結構、BP神經網(wǎng)絡在金融市場預測中的適應性以及BP神經網(wǎng)絡的算法和運Matlab工具對BP算法的實現(xiàn)等內容。第三,采取實驗的策略,確定了BP神經網(wǎng)絡的結構,即多輸入單輸出、單一隱含層多節(jié)點的BP神經網(wǎng)絡結構,為更好地達到預測精度,本論文設計了三組預測實驗：利用單一因素(收盤價格)運用BP神經網(wǎng)絡對價格走勢進行預測；采取多因素(收盤價、交易量等因素)利用BP神經網(wǎng)絡對價格走勢進行預測;運用經驗模態(tài)分解算法(EMD)與BP神經網(wǎng)絡相結合的策略構建股指期貨價格預測模型,對價格走勢進行預測。大量重復可控實驗的結果表明,運用BP神經網(wǎng)絡模型可以對股指期貨合約短期內的價格進行較高精度的預測,這證明了本論文所采取的探討策略和所設立的模型是實用并且有效的。通過實驗結果還可以得到：將EMD算法與BP神經網(wǎng)絡相結合可以實現(xiàn)更高精度的價格預測結果。 關鍵詞：BP神經網(wǎng)絡論文 EMD算法論文 股指期貨論文 價格預測論文
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摘要2-3

Abstract3-6

第一章 緒論6-18

1.1 選題背景6-11

1.1.1 股指期貨的產生及進展6-7

1.1.2 股票指數(shù)期貨的投資優(yōu)勢及其功能7-9

1.1.3 股票指數(shù)期貨市場常用的預測策略9-11

1.2 股指期貨價格預測的國內外近況11-16

1.2.1 國外探討近況11-14

1.2.2 國內探討近況14-16

1.3 本論文探討內容與寫作框架16-17

1.3.1 探討內容16

1.3.2 寫作框架16-17

1.4 本論文的探討策略與探討作用17-18

1.4.1 探討策略17

1.4.2 探討作用17-18

第二章 BP神經網(wǎng)絡與EMD算法18-27

2.1 BP神經網(wǎng)絡介紹18-23

2.1.1 神經網(wǎng)絡的基本原理18-19

2.1.2 BP神經網(wǎng)絡在價格預測中的適用性19-20

2.1.3 BP神經網(wǎng)絡的學習歷程20-22

2.1.4 BP算法Matlab實現(xiàn)的核心代碼22-23

2.2 經驗模態(tài)分解算法23-27

2.2.1 EMD策略介紹23

2.2.2 EMD算法的運用23-24

2.2.3 EMD算法的具體步驟24-26

2.3.4 EMD算法Matlab實現(xiàn)的核心代碼26-27

第三章 實驗設計27-45

3.1 實驗一 基于單一變量的BP神經網(wǎng)絡的價格預測27-35

3.1.1 實驗參數(shù)的確定27-28

3.1.2 BP神經網(wǎng)絡模型的構建28-32

3.1.3 利用模型對價格進行預測32-35

3.2 實驗二 基于多因素的BP神經網(wǎng)絡價格預測35-39

3.2.1 BP神經網(wǎng)絡模型構建35-36

3.2.2 利用模型對價格預測36-39

3.3 實驗三 基于EMD與BP神經網(wǎng)絡價格預測39-44

3.3.1 EMD算法處理39-40

3.3.2 BP神經網(wǎng)絡模型構建40-41

3.3.3 利用模型對價格預測41-44

3.4 本章小結44-45

第四章 結論淺析45-48

4.1 本論文探討成果45

4.2 本論文革新之處45-46

4.3 本論文改善倡議46

4.4 本論文工作展望46-48

參考文獻48-50

攻讀學位期間的探討成果50-51

致謝51-52

上一論文：談談城鄉(xiāng)吉林省金融進展對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響學報論文格式

下一論文：試析貴州貴州省利用外商直接投資的績效論文的格式

論文寫作技巧

  本文關鍵詞：基于BP神經網(wǎng)絡的股票指數(shù)期貨價格預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。