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文檔簡介
1、股票是市場經(jīng)濟的產(chǎn)物,現(xiàn)已成為金融市場中不可或缺的組成部分,在推助國民經(jīng)濟健康發(fā)展、籌措企業(yè)資金需求、社會財富再分配以及個人投資理財中發(fā)揮著重要作用。但股票價格受企業(yè)經(jīng)營狀況、政策走勢、經(jīng)濟大環(huán)境等諸多因素的影響,投資股市面臨巨大風險。對于占股市絕大多數(shù)的中小投資者來說,在進行股票投資活動時需要一種有效的分析方法來輔助決策,從而最大限度的降低風險,增加收益。
對股市價格預測的方法很多,傳統(tǒng)的預測模型大多建立在長期、大樣本的
2、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析基礎之上,對數(shù)據(jù)分布規(guī)律性和數(shù)據(jù)本身的完整性要求較高,中長期的股市預測較為準確。但股市是一個復雜的多變量非線性動態(tài)系統(tǒng),傳統(tǒng)方法對股市短期價格走勢的預測存在很大局限性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的非線性逼近能力和對雜亂信息的綜合處理能力,其特性與股票市場的研究難點相對應,能夠克服傳統(tǒng)方法中的不足,在短期預測中準確度較高。近年來,國內外很多學者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用于股市預測研究,取得了較好的效果。
因此本文選擇應用廣泛、
3、算法成熟的BP神經(jīng)網(wǎng)絡來研究股票價格的預測。首先詳細論述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和操作方法。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡在實際應用中存在的缺點進行分析,針對這些不足引入遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值,從而解決網(wǎng)絡初始權值難設定的問題,有效降低了預測誤差并提高了網(wǎng)絡的收斂速度。
為了驗證本文算法的穩(wěn)定性和實用性,在實驗中選擇了上證A股的皖通高速和中國石化兩支不同類型的股票數(shù)據(jù)作為實驗樣本。由于本文進行股票價格的短期預測,考慮到股票價
4、格前后的關聯(lián)性,將股票連續(xù)三天的開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量和MA5作為一個輸入樣本,第四天開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量和MA5作為輸出樣本,以此滾動建立訓練樣本。首先建立BP網(wǎng)絡進行訓練,然后用遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡,通過選擇、交叉和變異操作找到最優(yōu)適應度值個體,將最優(yōu)個體應用在對BP網(wǎng)絡的權值和閾值的優(yōu)化,然后再對同一樣本進行訓練。對比優(yōu)化前后的預測結果可以發(fā)現(xiàn):遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡可以大幅提升兩支股票的預測精度,
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