【摘要】： 隨著國內(nèi)外股票市場的迅速發(fā)展，分析和預(yù)測(cè)股票在國內(nèi)外投資界得到廣泛應(yīng)用。近年來由于混沌和分形理論的研究成果不斷涌現(xiàn)，用非線性確定系統(tǒng)規(guī)律來研究股價(jià)行為顯示出越來越強(qiáng)大的生命力! 在本文中，作者首先介紹中國股市的發(fā)展概況以及現(xiàn)有的分析方法，其次闡述了BP網(wǎng)絡(luò)徑和向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、基本結(jié)構(gòu)和基本功能，再次介紹了小波分析的原理及其與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合理論，并在此基礎(chǔ)之上探討小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股票價(jià)格分析和預(yù)測(cè)的可能性和可用性，最后通過訓(xùn)練構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷股市發(fā)展趨勢(shì)且對(duì)股票做出短期的分析和預(yù)測(cè)。該方法的提出對(duì)于解決現(xiàn)有方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性低、算法收斂速度慢以及趨勢(shì)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率較大等弊端有較大的幫助。 為了證明算法的有效性，本文隨機(jī)選取2005年11月7日招商銀行發(fā)行的H股和2007年在上海股市上市的21支個(gè)股不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性逼近的分析和預(yù)測(cè)方法能夠以近80％的平均正確趨勢(shì)率對(duì)單個(gè)股價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，優(yōu)于傳統(tǒng)的模型和分析算法。
【圖文】：

是RBF中心，1卜{}表示歐氏范數(shù)，m是RBF單元數(shù)，它小于數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。。顯見，在假設(shè)中和c，以被確定的情況下，，RBF模型(3一33)有良好的參數(shù)結(jié)構(gòu)，RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3一4所示。R:(x)·輸入十愉到匕襯甲十弓，12沖yy洲，+.yXZ十，十‘呼‘十，X翔十圖3一 4RBF網(wǎng)絡(luò)模型
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：F830.9;F224

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 王崢明;中國A股配對(duì)交易策略實(shí)證研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

2 李曉靜;股價(jià)預(yù)測(cè)的非線性方法研究[D];廣西師范大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2645343