文档介绍：华南理工大学工程硕士学位论文基于人工神经网络的股票数据挖掘的设计与实现戴慰左链逦副教援坐直理工太堂让箕扭筮鲑堂喧洼高级工捏垭握舳ね牛河坠申请学位级别:王程亟±专业名称:塑仕王程学位授予单位和日期:垡南理工太堂盐扈俭熬援旦霭地副熬援奎伯基数援筮直工周霭翅副麴援三握主副麴撞奎勤副熬援遇玉翅指导教师:飞,.拯堑章直工副导师:垒论文提交日期:.答辩委员会主席:论文评阅人:答辩委员:答辩委员会秘书:
摘要关键词:神经网络,数据挖掘,股票,对股票数据集进行数据挖掘,通过对历史股票交易数据变化规律的学习,发现蕴涵在股股票市场以其高风险、高收益的特点吸引了广大的投资者,投资者希望能够对股市指数和股票价格进行预测。数据挖掘能从大量的、有噪声的、模糊的股票交易数据中,提取隐含在其中的事先不知道的有用的信息和知识。在数据挖掘中常常采用神经网络方法,由于神经网络具有并行处理、自适应自组织、联想记忆及容错和健壮性等特点,能够探测出数据集合的非线性关系。通过对股票预测领域的分析与研究,表明运用人工神经网络具有对股票数据进行预测,具有坚实的理论基础与良好的技术可行性。论文在探讨了股票交易数据中含有大量噪声数据的原因,总结多种股票预测分析技术与方法,深入分析对数据挖掘、神经网络的理论与相关算法的,提出基于人工神经网络实现对股票交易数据的数据挖掘方案,并详细介绍了对股票价格预测软件的设计方法与实现技术。在数据库设计中,运用了数据仓库原理与方法设计数据仓库,并将多万条股票交易数据存储在数据仓库中,数据仓库的设计有利于对股票进一步的分析与处理。在知识发现的过程中,按照数据挖掘过程与方法,经过数据采集、数据抽取、数据整合,数据预处理获得可用的需要分析的股票数据集。通过运用人工神经网络技术票交易数据中的知识模式,进而预测未来股票的交易价格。在软件技术实现中,根据人工神经的理论的原理,应用运行时服务器与人工神经网络工具箱技术,开发基于神经网络的股票数据挖掘软件,运用该软件分别对金融、地产、钢铁和化纤行业中的随机选择的支股票的龉善苯灰兹股票数据做为训练和预测,分别对股票交易价格、股票的五移动平均线钪副杲预测。通过对预测值与实际数据的对比与分析,实践证明该软件具有预测的效果理想并有良好的实用价值,可做为辅助股票交易决策的工具。论文从技术上着重阐述:贑技术对运行时服务器的封装;τ程序与运行时服务器的参数传递与数据交换封装;贛斯ど窬络工具箱的神经网络的设计与实现。
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日期::箩诈乡保密口,在一年解密后适用本授权书。:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于不保密口。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉”年日期:月日
第一章绪论研究目的研究现状众所周知,在金融系统的股票价格受到国内外政治、宏观经济与微观经济等许多错综复杂因素的影响,现在已经成为整个社会经济的“晴雨表”和“报警器”,其对于经济发展的影响不可估量。中国的证券市场形成于上个世纪九十年代初期,经过二十多年的发展,我国股票市场已初具规模,沪深上市公司超过家O衷诠善蓖蹲室丫成为人们日常生活的一个重要组成部分,而股票投资的收益与风险往往是成正比的,即投资收益越高,承担的风险越大。因此,股市预测方法的研究具有极其重要的应用价值和理论意义。随着越来越多的人进入股市进行投资活动,人们迫切需要一种有效的分析方法,能够最大限度的增加收益,降低风险。随着股市的发展,人们对于股票规律认识的加深,不断的产生各种各样的股票预测方法。这些预测方法都在一定程度上揭示了股票的运行规律。但是股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性决定了股票预测的艰巨性,现有的分析预测方法应用效果并不理想。在股票交易事务处理中,每天有开盘、最高价、最低价、收盘、流通量等交易信息为主的大量数据汇入数据库。在股票交易过程中,每天有以交易信息为主的大量数据汇入数据库,这些数据无疑对股民了解股市的走势,做出正确的投资决策。数据挖掘鞘菘庥τ煤脱芯康囊桓鲂铝煊颍淠勘晔峭ü岳肥莸姆治鐾臣频贸鲇户感兴趣的结果。