發(fā)布時(shí)間：2025-04-23 02:16

　　股指期貨市場(chǎng)是現(xiàn)代資本市場(chǎng)的一個(gè)產(chǎn)物,它可以用于投資或者作為一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理工具,本身具有中性的特征,它的推出會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)短期內(nèi)的價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生一定的擾動(dòng),但是這種擾動(dòng)不會(huì)改變市場(chǎng)的長(zhǎng)期趨勢(shì),產(chǎn)生擾動(dòng)的具體原因來(lái)自于兩個(gè)方面:市場(chǎng)總體趨勢(shì)和內(nèi)在估值,其中內(nèi)在估值是比較重要的因素。股指期貨是一種金融衍生產(chǎn)品,它反映的是股市的走勢(shì),因此它的出現(xiàn)勢(shì)必會(huì)對(duì)股市上顯著的影響,所以了解股指期貨的價(jià)格趨勢(shì)在投資中能更好的規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),做出決策,因此對(duì)股指期貨價(jià)格的預(yù)測(cè)有著很大的理論與實(shí)際意義。在本文中先介紹了股指期貨的起源和發(fā)展、股指期貨與股票的區(qū)別和聯(lián)系以及其國(guó)內(nèi)與國(guó)外的研究現(xiàn)狀。其次介紹了數(shù)據(jù)分析建模前的準(zhǔn)備工作——數(shù)據(jù)的預(yù)處理,為了使預(yù)測(cè)效果更好,對(duì)新興的小波分析的原理和應(yīng)用進(jìn)行了介紹,并用小波降噪技術(shù)對(duì)原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了去噪處理。股指期貨數(shù)據(jù)作為一種相對(duì)比較重要的金融數(shù)據(jù),具有不穩(wěn)定性和非線性,受投資者心理、國(guó)家政策等多種因素的影響,所以對(duì)這類數(shù)據(jù)的分析存在很大的難度,文中使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)股指期貨的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。本文用小波分析首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,再用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)去噪后的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè),本文...

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.2典型神經(jīng)元模型

20世紀(jì)后期，有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的會(huì)議連續(xù)開(kāi)展，并提出了很多學(xué)者的研究成一定程度上也成就了IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匯刊，后來(lái)其余多數(shù)期刊也設(shè)置了相專欄，截止到目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)有很多個(gè)，在各個(gè)方面都有了較。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展起來(lái)過(guò)后很多學(xué)術(shù)刊物都創(chuàng)立了專欄，其中世界性的神術(shù)刊物包括“Ne....

圖3.3單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.3.3Singlelayerfeedforwardneuralnetwork

論文3數(shù)分類如下分類[22]:網(wǎng)絡(luò)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元首先從輸入層開(kāi)始個(gè)較低的水平，逐級(jí)接收并傳遞，直到傳輸?shù)捷斀涣�，用有方向無(wú)環(huán)的圖表示這種行為。前饋神器和多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。感知器作為最簡(jiǎn)單的前出層，更適用于線性可分的分類，除此之外還能制以及多模態(tài)控制中。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)....

圖3.4多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.3.4Multilayerfeedforwardneuralnetwork

能解決非線性規(guī)劃問(wèn)題，BP（BackPropagat網(wǎng)絡(luò)。與感知器不同的是，BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用了S形函數(shù)（Sigm元的變換函數(shù)，所以它的輸出量是個(gè)連續(xù)的變量并且在0~非線性映射從輸入到輸出。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖3.3圖3.3單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.3.3Sing....

圖3.5無(wú)自反饋無(wú)隱層網(wǎng)絡(luò)Fig.3.5Nofeedbacknohiddenlayernetwork

論文3數(shù)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是至少擁有一個(gè)反饋種是含有單層的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元把自己輸出，第二種反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有隱層，反饋連接來(lái)源3.5和圖3.6表示。

本文編號(hào)：4041056