文档介绍：厦门大学
硕士学位论文
基于改进BP神经网络的上证指数预测
姓名:曾毅成
申请学位级别:硕士
专业:统计学
指导教师:朱建平
20060321
内容摘要究中,都存在着预测结果精度不高,预测的时间跨度短等众多不足。证指数进行了长程模拟预测。预测结果与传统相比,在预测精度上有了一定的提证券市场作为现代经济重要的组成部分,如何能够准确地分析和预测市场走势一直受到人们的关注。建立一个准确度比较高的股市预测模型对于金融投资及宏观经济调控等都具有重大的实用价值。随着证券市场混沌和分形理论的逐步确立,人们开始利用神经网络对证券市场的变动加以预测。神经网络是一种重要的人工智能技术,在应用上已经迅速扩展到包括金融时序分析在内的许多重要领域中。本文证明了我国上证指数长期以来存在的分形特征,指出了使用神经网络对其走势进行预测的可行性。同时,试图使用基于算法的神经网络进行预测。神经网络是一种被广泛运用的神经网络。它的核心是算法,一种对于多个基本子系统构成的大系统进行微商计算的严格而有效的方法;结构简单,算法成熟。但是算法本身也存在学习速度慢,容易陷入局部极小值等的缺陷。在近年来我国一些使用算法以及其他类型算法的神经网络进行证券走势预测的研本文的作者在基于传统的算法的三层向前神经网络的基础上,对原有的预测方法做出了一些改进,引入了遗传算法,训练噪声等;使用了多个神经网络集成进行加权计算的方法建立改进的预测模型,并尝试以指数变动代替传统的以时间变动为序列的预测模式进行预测。最后,利用该改进模型对上海证券交易所上高;长程连续预测时,能够在提高预测周期的基础上显著降低预测误差,并且提高预测序列与实际序列的相似形。本文重点介绍了分形市场、使用神经网络预测的理论基础、神经网络模型以及使用算法、多神经网络集成等对其进行改进的具体方法。文章最后对上证指数进行了模拟预测,并对结果做出了分析,指出用神经网络进行预测存在的一些缺陷和不足。关键词:指数预测;神经网络;算法;集成网络
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前言和调控有着重要的参考作用。虽然这些理论极大地开阔和提高了投资者的思想理念及其对风险和收益的辨证日起正式发布。上证指数将上海交易所流通股票的总市值的变动以指数的形式表从股市诞生一百多年以来,不断有人用各种方式研究股市运行的规律,人们希望能从复杂多变的股市中找到~个规律来预测股市未来的发展,从而通过证券交易获得最大的投资净效用。另一方面,随着证券市场的飞速发展,证券市场与经济发展的关系越来越密切,证券市场在成为世界公认的经济晴雨表的同时,也对经济的发展产生着发作用。因此预测股票市场的变化趋势更对经济发展的管理如何能够准确分析和预测股票价格髦止善奔鄹穹治鲈げ夂头椒ㄓυ硕生,如何建立一个成功率比较高的预测理论和模型是多年来许多学者一直研究的内容。国外的研究者先后提出了一系列的定价理论和投资组合模型如马柯威茨的投资组合理论夏普等人的理论以及罗斯的砺鄣取H欢蹲收呙欠⑾郑理解但对实际操作却缺乏明确的指导作用。随着近年来人工智能方法研究的发展以及证券市场~些特性逐渐被人所揭示,一些新的预测方式开始浮出水面。神经网络由于其在分析和预测时间序列方面的独到优势,逐渐成为构建证券预测模型的有力工具。我国证券市场自年代初期成立以来,虽然经历的时间只有短短年。经过年的努力,中国证券市场取得了巨大的成就,当前深圳、上海两家证券交易所总市值达到蚨嘁谠#丫嗉业纳鲜泄荆嗤蛎蹲收摺对我国证券市场走势的预测同样有着重要的意思。上海证券交易所编制的上证综合指数,该指数以年月日为基日,以该日所有股票的市价总值为基期,基期指数定为悖月示出来,易于计算。上证指数的变化情况准确的反映着证券市场的波动情况。对于上证指数的预测工作不但能够帮助资本市场的投资者对后市发展进行分析获取收益,对分析和微调我国经济发展方向也有着重要的参考价值。本文意在研究股票