文档介绍：参动独创性声明学位论文版权使用授权书概弗父呈通讯地址:辜阁辛幸两职业越术字院工轻杆授邮编:嘀6石磊工作单位:幸阳皲业捉求学院他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得疗徽天淖或其他教育机构学位论文作者签名:石磊本学位论文作者完全了解安徽夭享借阅。本人授权瘴徽夭孚可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行却电话:嘞ú蕑的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均年歹月≈日导师签名:切曷嵩聑力,本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字日期:C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学位论文作者签名:甏踉驴扇学位论文作者毕业去向:,订
摘要舢籌髚『股票是市场经济的产物,现已成为金融市场中不可或缺的组成部分,在推助国民经济健康发展、筹措企业资金需求、社会财富再分配以及个人投资理财中发挥着重要作用。但股票价格受企业经营状况、政策走势、经济大环境等诸多因素的影响,投资股市面临巨大风险。对于占股市绝大多数的中小投资者来说,在进行股票投资活动时需要一种有效的分析方法来辅助决策,从而最大限度的降低风险,增加收益。对股市价格预测的方法很多,传统的预测模型大多建立在长期、大样本的数据统计分析基础之上,对数据分布规律性和数据本身的完整性要求较高,中长期的股市预测较为准确。但股市是一个复杂的多变量非线性动态系统,传统方法对股市短期价格走势的预测存在很大局限性。人工神经网络具有良好的非线性逼近能力和对杂乱信息的综合处理能力,其特性与股票市场的研究难点相对应,能够克服传统方法中的不足,在短期预测中准确度较高。近年来,国内外很多学者将人工神经网络应用于股市预测研究,取得了较好的效果。因此本文选择应用广泛、算法成熟的神经网络来研究股票价格的预测。首先详细论述了神经网络的基本原理和操作方法。对神经网络在实际应用中存在的缺点进行分析,针对这些不足引入遗传算法来优化神经网络的初始权值,从而解决网络初始权值难设定的问题,有效降低了预测误差并提高了网络的收敛速度。为了验证本文算法的稳定性和实用性,在实验中选择了上证傻耐钔ǜ咚和中国石化两支不同类型的股票数据作为实验样本。由于本文进行股票价格的短期预测,考虑到股票价格前后的关联性,将股票连续三天的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和魑R桓鍪淙胙荆谒奶炜E碳邸⒆罡呒邸⒆畹价、收盘价、成交量和魑J涑鲅荆源斯龆⒀盗费尽J紫冉网络进行训练,然后用遗传算法优化网络,通过选择、交叉和变异操作找到最优适应度值个体,将最优个体应用在对网络的权值和阈值的优化,然后再对同一样本进行训练。对比优化前后的预测结果可以发现:遗传算法优化网络可以大幅提升两支股票的预测精度,同时网络的收敛速度加快。摘要
实验结果表明:遗传算法具有优化训练网络的能力,将遗传算法优化的网络模型应用于股票价格预测是可行的、有效的。实验中也发现该算法只提升原有网络的预测精度,并不能把预测误差较大的神经网络优化为能够准确预测的神经网络。下一阶段将结合其他的算法进行研究,实现更好的预测效果。另外算法的稳定性和成熟性有待进一步的改进和验证。关键词:股票预测,神经网络,算法,遗传算法摘要Ⅱ
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录目摘要第一章绪论股票预测研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..主要研究内容和组织构成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”第二章股票分析基本理论⋯⋯⋯⋯⋯”股票价格预测存在的问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·股市预测的理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·股票价格预测方法的分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯股市常规变量和技术指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯