基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測(cè).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們投資意識(shí)的轉(zhuǎn)變，股市已成為現(xiàn)代人生活中的一個(gè)重要組成部分，股市投資已成為社會(huì)公眾談?wù)摰闹行闹唬墒械慕】蛋l(fā)展和繁榮也成為管理者和投資者關(guān)心和研究的重點(diǎn)。股市投資的收益與風(fēng)險(xiǎn)往往是成正比的，即投資收益越高，可能冒的風(fēng)險(xiǎn)越大。因此，股市預(yù)測(cè)方法的研究具有極其重要的應(yīng)用價(jià)值和理論意義。但是股價(jià)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、外部因素的多變性決定了這項(xiàng)任務(wù)的艱巨性，而傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)工具已不能滿足這種需要。 本文在深入分析股市投

2、資理論和股價(jià)預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市建模的方法。股市市場(chǎng)是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性，實(shí)驗(yàn)證明，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股市建?？梢匀〉幂^好的預(yù)測(cè)效果。因?yàn)楣墒惺袌?chǎng)的走勢(shì)看起來(lái)雜亂無(wú)章，但實(shí)際上有其內(nèi)在的變化規(guī)律，而這正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)股市的基礎(chǔ)。BP網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)以往歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，找出股市發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，并將其存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)具體的權(quán)值、閾值中，用以預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì)，尤其

3、對(duì)于短期的預(yù)測(cè)效果更為明顯。 根據(jù)股市市場(chǎng)高度非線性特點(diǎn)及基本BP算法在權(quán)值調(diào)整過(guò)程中存在的收斂速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn)，本文提出了一種遺傳BP算法。基于BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市預(yù)測(cè)的原理，利用三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股市建立預(yù)測(cè)模型，詳細(xì)探討了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)確定的原則、樣本數(shù)據(jù)的選取和預(yù)處理、初始參數(shù)的確定和產(chǎn)生泛化的原因和解決辦法等問(wèn)題。遺傳BP算法利用遺傳算法進(jìn)行全局搜索，注重搜索未知區(qū)域，處理速度快而對(duì)精度要求不高，