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文檔簡介
1、股票,作為金融市場的晴雨表,自出現(xiàn)以來就受到投資者的關(guān)注。鑒于股票市場的高風險性,高收益性和多變性等特點,股票的分析和預測也伴隨著成為投資者關(guān)注的焦點。由于股市又受政治,經(jīng)濟,投資者心理以及一些內(nèi)在因素的影響,因此其復雜性也決定了股票分析的復雜性和不確定性。目前,預測領(lǐng)域提出了很多方法和改進的技術(shù)來提高股票的預測精度。這些方法在傳統(tǒng)預測方法的基礎(chǔ)上,又引進了人工智能算法的新技術(shù)來加以改進。隨著人們對人工智能算法的廣泛使用,股票市場對人工
2、智能算法的應用也開始漸漸流行起來。神經(jīng)網(wǎng)絡作為人工智能算法的其中之一,也不免在股市分析中備受青睞。神經(jīng)網(wǎng)絡在理論上可以逼近任意非線性函數(shù),有很強的魯棒性和容錯能力。這恰好適用于股票數(shù)據(jù)的分析。
本文詳細的探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論,結(jié)構(gòu),學習規(guī)則以及構(gòu)建過程,對用于短期股票分析預測的BP模型的建立過程進行了詳細的闡述,其目的在于將建立的模型用來預測股票的漲幅。在模型的使用過程中,我們結(jié)合多項技術(shù)指標,作為節(jié)點的輸入。在隱含層
3、函數(shù)的設(shè)計中,我們采用了兩個隱含層函數(shù)。在隱含層神經(jīng)元個數(shù)的選擇過程中,我們采用了包含2n+1在內(nèi)的5個值(30,35,41,45,50,n為輸入節(jié)點的個數(shù))作為神經(jīng)元的個數(shù)來訓練網(wǎng)絡。在前人做過大量股票分析預測工作的基礎(chǔ)上,本文通過控制隱含層神經(jīng)元個數(shù)來訓練網(wǎng)絡,針對建立的BP模型對萬科,五糧液,浦發(fā)銀行,寶鋼股份,中國石化,上海家化,貴州茅臺,中儲股份,伊利股份,中國人壽等10支股票2013年7月15日到7月26日(交易工作日內(nèi))的
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