基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、股市是現(xiàn)代金融市場(chǎng)的一個(gè)重要組成部分，股票價(jià)格不僅受到公司內(nèi)部因素的影響，還受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素和市場(chǎng)因素的影響.由于眾多因素的影響，投資者很難把握股價(jià)的變化規(guī)律.所以建立一個(gè)能夠較好預(yù)測(cè)股票未來(lái)價(jià)格的模型，對(duì)投資者來(lái)說(shuō)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.
　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)股價(jià)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，將股價(jià)變化的規(guī)律存儲(chǔ)在神經(jīng)元的權(quán)值中，通過(guò)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)股價(jià).本文首先改進(jìn)了激勵(lì)函數(shù)，使用新的激勵(lì)函數(shù)建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單變量預(yù)測(cè)模型，并驗(yàn)證了激勵(lì)

2、函數(shù)的有效性.結(jié)合周末效應(yīng)確定輸入數(shù)據(jù)和目標(biāo)輸出的擬合模式，預(yù)測(cè)結(jié)果不太理想.然后改進(jìn)輸入數(shù)據(jù)和目標(biāo)輸出的擬合模式，預(yù)測(cè)誤差明顯減小，但是改進(jìn)后的擬合模式每次只能預(yù)測(cè)一個(gè)未來(lái)股票價(jià)格.通過(guò)實(shí)證確定模型最優(yōu)的參數(shù)后推廣至連續(xù)預(yù)測(cè)，短期內(nèi)連續(xù)預(yù)測(cè)精度可以接受.最后使用時(shí)間序列的擬合模式，預(yù)測(cè)的誤差更小，通過(guò)選取合適的輸入層神經(jīng)元數(shù)量，能將誤差控制在較小范圍內(nèi)，表明該擬合模式在單變量預(yù)測(cè)模型里是最優(yōu)的.確定最優(yōu)擬合模式，建立單變量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型

3、，加入決策函數(shù)和狀態(tài)函數(shù)進(jìn)行投資決策，策略收益率明顯高于個(gè)股和指數(shù)收益率，取得了超額收益.
　　將單變量模型推廣到多變量模型，并加入新變量開盤價(jià)、最高價(jià)和最低價(jià)，根據(jù)輸出方式的不同分為多輸出和單輸出兩種模型.在多輸出模型中確定最優(yōu)的變量組合為開盤價(jià)和收盤價(jià)兩個(gè)變量.而在單輸出模型中，確定使用四個(gè)變量的預(yù)測(cè)精度更高.在預(yù)測(cè)效果上，兩個(gè)模型均能夠?qū)崿F(xiàn)較好的預(yù)測(cè)結(jié)果，并且各有優(yōu)劣.分別將兩個(gè)模型推廣到動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合投資策略，兩種模