本文關(guān)鍵詞：基于優(yōu)化算法的股票預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和綜合國力的不斷提高,股票投資逐漸成為人們生活中的重要組成部分,同時股價的預(yù)測也逐漸成為金融者們分析和研究的重點(diǎn)。股票市場是一種極其復(fù)雜的系統(tǒng),它由眾多因素與各種不確定性共同影響和作用,較強(qiáng)的非線性是股票價格波動經(jīng)常表現(xiàn)出來的特征,運(yùn)動曲線復(fù)雜。研究股票預(yù)測問題是一個重要研究課題。本文結(jié)合股票運(yùn)行特性、技術(shù)指標(biāo),分析了股票預(yù)測的關(guān)鍵問題,重點(diǎn)探討了幾種股價預(yù)測方法,并提出采用多個模型對股價進(jìn)行組合預(yù)測,其有效地結(jié)合了各個模型的有用信息,解決了單個模型的局限性,組合預(yù)測能夠很好的提高預(yù)測精度。在以下幾個方面取得了一些成果。(1)在分析股票技術(shù)指標(biāo)及常用方法的基礎(chǔ)上,采用最小二乘法擬合股票價格,預(yù)測下個特定時期的股價,同時結(jié)合仿真結(jié)果分析了該方法的優(yōu)缺點(diǎn)。(2)采用灰色預(yù)測法對股票價格進(jìn)行預(yù)測。通過分析股票特性,結(jié)合灰色預(yù)測法特點(diǎn),推導(dǎo)出了灰色預(yù)測算法迭代算式,為股票預(yù)測提供了一種有效的方法。并結(jié)合股票運(yùn)行情況分析了該方法的優(yōu)缺點(diǎn)。(3)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票運(yùn)行進(jìn)行預(yù)測。首先采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股票價格進(jìn)行預(yù)測,探討了預(yù)測方法并給出了仿真結(jié)果。為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測速度和精度的問題,提出采用動態(tài)NNARX網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測。利用改進(jìn)的L-M算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,并間接地確定NNARX的隱含層神經(jīng)元個數(shù)。通過理論對比和仿真結(jié)果分析,得出NNARX網(wǎng)絡(luò)具有較好的預(yù)測效果,并能夠節(jié)省訓(xùn)練時間和次數(shù)。(4)提出了股票價格的組合預(yù)測方法。因?yàn)楣蓛r的隨機(jī)不確定性,股價的預(yù)測僅靠一個預(yù)測模型和某一種預(yù)測方法是難以完成的。將不同的預(yù)測法以某種準(zhǔn)則進(jìn)行合適的組合,得出一種合適于多種情況的預(yù)測模型。為了適應(yīng)各種股票和很多復(fù)雜情況,組合權(quán)值采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,通過大量樣本優(yōu)化找到合適的組合參數(shù),解決了組合權(quán)值難以確定的問題。同時很好的克服了單一方法的局限性。
【關(guān)鍵詞】：股票預(yù)測 最小二乘法 灰色預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題的研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 立題意義12-13
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容13-14
• 第2章 股價預(yù)測的關(guān)鍵問題14-21
• 2.1 引言14-15
• 2.2 股價預(yù)測的可能性15-16
• 2.3 股票的技術(shù)指標(biāo)及常用方法16-18
• 2.3.1 股票的技術(shù)指標(biāo)16-17
• 2.3.2 股票預(yù)測的常用方法17-18
• 2.4 股價預(yù)測的基本步驟18
• 2.5 股票預(yù)測面臨的問題18-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第3章 非線性最小二乘法預(yù)測股價21-26
• 3.1 引言21
• 3.2 非線性最小二乘法定義21-24
• 3.3 非線性最小二乘法實(shí)現(xiàn)股價預(yù)測24
• 3.4 本章小結(jié)24-26
• 第4章 灰色預(yù)測法預(yù)測股價26-34
• 4.1 引言26-27
• 4.2 系統(tǒng)功能模擬與灰色分析27-29
• 4.3 GM(1,1)模型29-30
• 4.3.1 GM(1,1)的定義29-30
• 4.3.2 GM(1,1)的白化型30
• 4.4 灰色預(yù)測的基本步驟30-32
• 4.5 灰色預(yù)測實(shí)現(xiàn)股價預(yù)測32-33
• 4.6 本章小結(jié)33-34
• 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價預(yù)測34-50
• 5.1 引言34-35
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測35-42
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)35-36
• 5.2.2 BP學(xué)習(xí)算法36-38
• 5.2.3 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定38-39
• 5.2.4 數(shù)據(jù)的歸一化39-40
• 5.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股價的基本步驟40-41
• 5.2.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股價存在的問題41
• 5.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測分析41-42
• 5.3 基于NNARX網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測42-49
• 5.3.1 NNARX網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與辨識原理42-43
• 5.3.2 訓(xùn)練算法及其出現(xiàn)的問題43-45
• 5.3.3 改進(jìn)的L-M算法分析45-47
• 5.3.4 NNARX網(wǎng)絡(luò)預(yù)測仿真結(jié)果分析47-49
• 5.4 本章小結(jié)49-50
• 第6章 基于遺傳算法的股票組合預(yù)測研究50-58
• 6.1 引言50
• 6.2 組合預(yù)測的基本原理50-51
• 6.3 基于遺傳算法的權(quán)值優(yōu)化51-55
• 6.3.1 遺傳算法簡介51-53
• 6.3.2 遺傳算法設(shè)計過程53-54
• 6.3.3 權(quán)值優(yōu)化54-55
• 6.4 股票的組合預(yù)測實(shí)證分析55-57
• 6.4.1 組合預(yù)測1及分析55-56
• 6.4.2 組合預(yù)測2及分析56-57
• 6.5 本章小結(jié)57-58
• 第7章 總結(jié)與展望58-59
• 7.1 總結(jié)58
• 7.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 致謝62-63
• 附錄63

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：276892