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文檔簡(jiǎn)介
1、股市在金融市場(chǎng)中占據(jù)著不可替代的作用,而反應(yīng)股市總的走勢(shì)是股指。股指的走勢(shì)是監(jiān)管部門對(duì)股票市場(chǎng)合理調(diào)控和針對(duì)性監(jiān)管的依據(jù),同時(shí)股指的走勢(shì)能讓投資者更正確認(rèn)識(shí)和把握我國股票市場(chǎng)波動(dòng)的混沌規(guī)律,并且它可以為投資組合等重大課題提供一些實(shí)際依據(jù)。因此,如何對(duì)股指進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)就具有非常重要的意義。
由于股指的影響因素眾多、波動(dòng)幅度較大,因素間具有高噪聲和非線性等諸多特征,傳統(tǒng)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)方法無法消除數(shù)據(jù)的高噪聲。因此,為了提高股指預(yù)測(cè)
2、精度,在前人研究的基礎(chǔ)上,本文做了如下的研究:
本文首先綜述了影響股指走勢(shì)的相關(guān)因素,在此基礎(chǔ)上,本文選擇了21個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和6個(gè)輿情指標(biāo),構(gòu)成了27個(gè)變量指標(biāo),隨后研究了這些變量與滬深300指數(shù)收盤價(jià)之間的相關(guān)性,并對(duì)27個(gè)變量指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,將27個(gè)變量指標(biāo)降到6個(gè)維度,從而消除各因素之間的冗余性。其次,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)的相關(guān)研究,本文采用 NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股指進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文構(gòu)建了一個(gè)基于主成分分析(PC
3、A)的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股指預(yù)測(cè)模型(PCA-NARX),并用Levenberg-Marquardt算法、Bayesian-Regularization算法、Scaled Conjugate Gradient算法三種算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。最后,利用PCA-NARX模型對(duì)滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性測(cè)試和分析,且將PCA-NARX模型與NARX模型的研究結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。
論文研究結(jié)果表明:不同的算法求解的效果存在差異性,但是整體對(duì)
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