本文關(guān)鍵詞：基于LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：股票市場(chǎng)經(jīng)過(guò)數(shù)載發(fā)展,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了越來(lái)越重要的地位。股票市場(chǎng)的建立和發(fā)展,不僅受?chē)?guó)家經(jīng)濟(jì)的影響,也為國(guó)家的經(jīng)濟(jì)建設(shè)時(shí)時(shí)刻刻在做著貢獻(xiàn)。然而,股票投資市場(chǎng)并不十分穩(wěn)定和平穩(wěn),成交量和價(jià)格方面總有著意料外的波動(dòng)。股票市場(chǎng)是股票投資者進(jìn)行交易的平臺(tái),無(wú)形中在投資者和籌資者之間搭建了利潤(rùn)提升的橋梁。在股票市場(chǎng)上,籌資者公開(kāi)募股,發(fā)行股票,為長(zhǎng)期的資金來(lái)源提供了保障;與此同時(shí),投資者通過(guò)購(gòu)買(mǎi)公開(kāi)募股的股票,相當(dāng)于與公司共發(fā)展,上市公司的優(yōu)劣直接會(huì)影響投資者的收益。由于投資者們的心理狀態(tài)以及投資偏好都不盡相同,故也會(huì)選擇不同的投資組合,也會(huì)承擔(dān)不同的投資風(fēng)險(xiǎn)。然而,這樣的投資也不是一直穩(wěn)賺不賠的,股票市場(chǎng)波動(dòng)性很大,投機(jī)成分強(qiáng),股票市場(chǎng)缺乏效率,穩(wěn)定性差,這些都會(huì)危及到股票本身的進(jìn)一步發(fā)展。股票市場(chǎng)的效率體現(xiàn)在上市公司能夠合理分配資金并將資金的利用率提升到最大,從而爭(zhēng)取更多利潤(rùn)的能力。可是,大量的實(shí)證證明,股票市場(chǎng)并不是十分有效的。然而,股價(jià)的走勢(shì)也有一定的規(guī)律性可言,這體現(xiàn)在這種走勢(shì)可以通過(guò)非線性函數(shù)進(jìn)行描述,那么也就是可以預(yù)測(cè)的。影響股價(jià)的因素多種多樣,對(duì)股票所起的作用也復(fù)雜多變,為了更加準(zhǔn)確的進(jìn)行預(yù)測(cè),將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到了金融預(yù)測(cè)領(lǐng)域。原則上,對(duì)于連續(xù)函數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在一定的精度范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)良好的訓(xùn)練。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決黑箱問(wèn)題,它回避了數(shù)據(jù)變化的內(nèi)在原因,更加科學(xué)地通過(guò)特定的學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行機(jī)器訓(xùn)練,建立一種模型來(lái)描述輸出與輸入變量之間的聯(lián)系。因此,研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)問(wèn)題,不僅具有理論意義,也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和參考價(jià)值。本文對(duì)現(xiàn)有的股票預(yù)測(cè)方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其存在的問(wèn)題、LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)等問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)研究。在研究過(guò)程中,取得的成果主要有:(1)對(duì)股票市場(chǎng)特點(diǎn)和股票預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析,指出了這種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。(2)針對(duì)股票價(jià)格預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)量大,應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算速度慢的問(wèn)題,推導(dǎo)給出了LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算程序。(3)應(yīng)用LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)了美國(guó)納斯達(dá)克證券交易所掛牌上市的智聯(lián)招聘股票的開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤(pán)價(jià)走勢(shì)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,預(yù)測(cè)精度較高,開(kāi)盤(pán)價(jià)格平均相對(duì)誤差為0.88%,最高價(jià)平均相對(duì)誤差為1.25%,最低價(jià)平均相對(duì)誤差為1.26%,收盤(pán)價(jià)平均相對(duì)誤差為1.4%。(4)在預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,計(jì)算給出了移動(dòng)平均線(MA)、乖離率(BIAS)、相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)(RSI)、隨機(jī)指標(biāo)(KDJ)、人氣指標(biāo)(BOV)、威廉指標(biāo)(WR),并畫(huà)出了移動(dòng)平均線(MA)、乖離率(BIAS)、相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)(RSI)、隨機(jī)指標(biāo)(KDJ)、人氣指標(biāo)(BOV)、威廉指標(biāo)(WR)曲線,為投資者決策提供參考。最后,本文對(duì)股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：股票價(jià)格 預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F831.51;TP18
【目錄】：

• 摘要8-9
• 英文摘要9-11
• 1 前言11-15
• 1.1 課題的研究背景11
• 1.2 本文研究目的與意義11-12
• 1.3 股票價(jià)格預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容方法和技術(shù)路線13-15
• 2 概念確定與預(yù)測(cè)方法分析15-30
• 2.1 股票基礎(chǔ)概念15-22
• 2.1.1 股票的概念和性質(zhì)15-16
• 2.1.2 股價(jià)的影響因素16-18
• 2.1.3 股票術(shù)語(yǔ)和技術(shù)指標(biāo)18-21
• 2.1.4 國(guó)內(nèi)外股票市場(chǎng)的對(duì)比及面臨問(wèn)題21-22
• 2.2 股價(jià)預(yù)測(cè)的基本方法22-28
• 2.2.1 基本分析法22-23
• 2.2.2 技術(shù)分析法23-25
• 2.2.3 數(shù)量分析法25-28
• 2.3 股票預(yù)測(cè)方法的選擇28-30
• 3 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分析30-45
• 3.1 人工神經(jīng)元模型30
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析30-32
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式32-34
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)34-35
• 3.5 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程35-43
• 3.6 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的不足43
• 3.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)時(shí)存在的問(wèn)題分析43-45
• 4 LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-56
• 4.1 牛頓法的基本原理45
• 4.2 LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法45-46
• 4.3 雅克比矩陣的計(jì)算46-48
• 4.4 隱含層到輸出層權(quán)值偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算48-50
• 4.5 輸出層閾值偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算50-51
• 4.6 輸入層到隱含層權(quán)值偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算51-54
• 4.7 隱含層閾值偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算54-56
• 5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)股票研究56-62
• 5.1 時(shí)間序列和時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念56
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法56-59
• 5.2.1 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)57-59
• 5.2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列的輸入輸出模式59
• 5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票預(yù)測(cè)59-61
• 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)59-60
• 5.3.2 輸入輸出模式60-61
• 5.4 算法流程圖61-62
• 6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)研究62-72
• 6.1 問(wèn)題描述62
• 6.2 樣本的輸入輸出模式62-63
• 6.3 訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本的確定63-64
• 6.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及擬合精度分析64-70
• 6.5 股票價(jià)格預(yù)測(cè)70-72
• 7 股票相關(guān)指標(biāo)計(jì)算及變化趨勢(shì)分析72-78
• 7.1 移動(dòng)平均線趨勢(shì)變化及分析72-73
• 7.2 人氣指標(biāo)趨勢(shì)變化及分析73-74
• 7.3 乖離率趨勢(shì)變化及分析74-75
• 7.4 相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)趨勢(shì)變化及分析75-76
• 7.5 威廉指標(biāo)趨勢(shì)變化及分析76-78
• 8 結(jié)論與展望78-79
• 8.1 結(jié)論78
• 8.2 創(chuàng)新點(diǎn)78
• 8.3 展望78-79
• 致謝79-80
• 參考文獻(xiàn)80-83
• 附錄83-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文92

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本文編號(hào)：254158