基于LMBP人工神經網絡的股票投資分析.pdf

1、隨著國民經濟的不斷發(fā)展，人民的生活水平和質量普遍提高，使得人們的人均可支配收入逐年增加。今年以來央行不斷地降息降準和人民幣匯率市場化改革，大大降低了人們儲蓄的欲望和需求，如何使得資產保值增值成為人們所關心的焦點。股票市場在2015年上半年的繁榮吸引了眾多人的眼球，股票作為資產配置的有效途徑，已經成為人們投資理財?shù)闹匾M成部分，與此同時股票市場的分析預測也成為眾多學者所關心和研究的重點。由于股票市場具有高風險性與高收益性并存的特點，如何建

2、立一個合理且有效的股票投資分析模型，對于廣大投資者而言具有重要的理論意義和實際應用價值。
　　本文首先通過對股票市場影響因素和股票市場分析方法的深入研究，建立了以股票基本面分析和技術面分析為基礎，采用上市公司財務數(shù)據(jù)指標、公司股票實時交易數(shù)據(jù)指標和國家宏觀經濟數(shù)據(jù)指標的股票投資分析指標體系。
　　其次，股票市場是一個非結構性非線性的金融系統(tǒng)，各種影響因素過于眾多，且主次關系不確定，使得傳統(tǒng)的分析預測工具難以滿足實際的需求。本

3、文在研究股票分析預測方法的基礎上，提出利用LMBP人工神經網絡作為模型建立的主要方法，其有效克服了標準BP算法自身存在的缺陷，提高了模型的收斂速度和預測精度。
　　最后，本文構建基于股票投資分析指標體系的LMBP人工神經網絡，以創(chuàng)業(yè)板市場上互聯(lián)網金融概念中具有代表性的東方財富、同花順、銀之杰、騰邦國際和贏時勝五只股票作為研究對象，選用2014年1月份至2015年3月份的月度數(shù)據(jù)，通過神經網絡的學習訓練與分析預測，結果表明基于股票投