基于深度學(xué)習(xí)的股票價格趨勢預(yù)測方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩60頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、分類號分類號密級UDC學(xué)校代碼學(xué)校代碼學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)位論文基于深度學(xué)習(xí)的股票價格趨勢預(yù)測方法研究學(xué)院(部、所):學(xué)院(部、所):信息信息學(xué)院學(xué)院專業(yè):業(yè):計算機(jī)軟件與理論計算機(jī)軟件與理論姓名:名:劉磊劉磊導(dǎo)師:師:余建坤余建坤、劉念祖劉念祖論文起止時間:2016年5月~2017年6月摘要I摘要當(dāng)今股票市場不僅為優(yōu)秀掛牌企業(yè)提供融資,同時讓一些有投資意識的股民提供資金出路。從而使得社會資源得到更好的配置和宏觀經(jīng)濟(jì)得以調(diào)控,然而由于股市的

2、不確定性,每個投資人對股市認(rèn)知的異同性、技術(shù)分析的復(fù)雜性等因素,使得廣大股民投資的回報率達(dá)不到預(yù)期,有的甚至血本無歸。所以一直以來股票市場都被無論是政府、企業(yè)還是投資者所高度關(guān)注。股票價格趨勢的預(yù)測更是股票研究中的熱點(diǎn)。眾所周知,由于股市的波動具有極強(qiáng)的非線性、高噪聲等特點(diǎn),所以對股票價格趨勢預(yù)測極其困難,傳統(tǒng)股票預(yù)測方法往往收效甚微。因此如何建立新的股票價格趨勢預(yù)測的模型來提高預(yù)測的準(zhǔn)確度,從而幫助金融投資者有效規(guī)避風(fēng)險,投資獲利最大

3、化,具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本文首先闡述了傳統(tǒng)股票預(yù)測方法,大體分為:基本分析法主要是從宏觀微觀經(jīng)濟(jì)、相關(guān)公司的財務(wù)報表和現(xiàn)金流等信息角度,通過相對估值和折現(xiàn)估值等等,對該股票的內(nèi)在價值進(jìn)行估值。不足之處:信息不對等性及相關(guān)掛牌公司披露信息延時性、準(zhǔn)確性等導(dǎo)致估值困難。大盤分析法主要是依據(jù)統(tǒng)計圖表,如K線圖,其形態(tài)可分為整理形態(tài)和趨向線等,根據(jù)對其特定的形態(tài)來判斷股市的未來動向。不足之處:此類分析方法繁多,且各個投資人判斷習(xí)慣不同

4、,方法之間存在巨大差別。統(tǒng)計學(xué)分析法主要是采用最小二乘構(gòu)建各種回歸,例如混合回歸模型、自回歸模型等進(jìn)行股票價格趨勢預(yù)測,此類模型的預(yù)測預(yù)測準(zhǔn)確率較前兩類預(yù)測方法要高。不足之處:這些回歸模型通常假設(shè)前提太多,且對非線性強(qiáng)的問題處理能力,而股票價格趨勢的預(yù)測問題影響因素眾多且非線性極強(qiáng)?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型具有高度自組織、自調(diào)整和自學(xué)習(xí)的能力、是一個復(fù)雜度極高的非線性系統(tǒng),模型預(yù)測結(jié)果通常也要優(yōu)于上述傳統(tǒng)方法。不足之處:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論