發(fā)布時間：2018-04-12 09:39

  本文選題：股價預(yù)測 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《暨南大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：作為金融業(yè)不可或缺的一部分,股票投資在人們的生活中呈現(xiàn)愈來愈重要的態(tài)勢。股價的波動直接影響著股市的穩(wěn)定以及金融市場與國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。成功的股價和趨勢預(yù)測有助于投資者獲利,也有助于政府部門提供及時合理的市場指導(dǎo)與監(jiān)管。因此,如何預(yù)測股票市場是金融界存在的一個重要而有價值的課題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人體神經(jīng)元功能,可以從股市中提取歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)信息來推斷股價未來發(fā)展趨勢,具有較強(qiáng)的自組織與自適應(yīng)的能力。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合于處理具有非線性時間序列特征的股價預(yù)測問題。本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對股價預(yù)測問題的綜合模型。從影響股價的市場面因素中討論并確定了21個針對股價預(yù)測的評價指標(biāo),通過主成分分析方法降維至6個輸入變量;同時通過思維進(jìn)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始連接權(quán)值和閾值;探討了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、隱含層節(jié)點個數(shù)、學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)、樣本數(shù)據(jù)的選取和預(yù)處理等問題;最后建立對比模型并通過多次運行,得到綜合模型擁有最高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。理論分析和實驗結(jié)果表明,本文建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價預(yù)測綜合模型是可行且有效的,有著良好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:As an indispensable part of the financial industry, stock investment is becoming more and more important in people's lives.The fluctuation of stock price directly affects the stability of stock market and the healthy development of financial market and national economy.Successful stock price and trend forecasts help investors make profits and help government departments to provide timely and reasonable market guidance and regulation.Therefore, how to predict the stock market is an important and valuable issue in financial circles.Neural network simulates human neuron function and can extract historical data and relevant information from stock market to infer the future development trend of stock price. It has strong ability of self-organization and self-adaptation.Therefore, the neural network is suitable to deal with the stock price forecasting problem with nonlinear time series.This paper presents a comprehensive model for stock price forecasting based on BP neural network.This paper discusses and determines 21 evaluation indexes of stock price prediction from the factors affecting stock price, reduces the dimension to 6 input variables by principal component analysis, and optimizes the initial connection weight and threshold of the network through the thinking evolution algorithm.The topological structure of the network, the number of hidden layer nodes, the learning rate, the activation function and the training function, the selection and preprocessing of the sample data and so on are discussed.The synthetic model has the highest prediction accuracy and stability.The theoretical analysis and experimental results show that the synthetic model of stock price prediction based on BP neural network is feasible and effective and has a good application prospect.
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1739193