基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的價(jià)格有效波動(dòng)區(qū)間日內(nèi)交易策略.pdf

1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的價(jià)格有效波動(dòng)區(qū)間基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的價(jià)格有效波動(dòng)區(qū)間日內(nèi)交易策略日內(nèi)交易策略AStockMarketIntradayTradingStrategyBasedOnArtificialNeutralwkFecasting學(xué)科專業(yè)：金融作者姓名：喬冰指導(dǎo)教師：張維教授天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部二零一六年十一月I中文中文摘要摘要預(yù)測股市的趨勢是一個(gè)讓學(xué)者和金融分析師都十分感興趣的主題，其難點(diǎn)主要在于市場的動(dòng)態(tài)，復(fù)雜，無序等本質(zhì)，為此

2、本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了股價(jià)波動(dòng)區(qū)間預(yù)測模型。另外，針對理論研究難以轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)投資決策的難題，本文設(shè)計(jì)了一套日內(nèi)交易系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)⑷斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANNs）的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為投資決策，為投資者指出最佳的交易時(shí)機(jī)以及較優(yōu)的獲利空間。ANNs模型的預(yù)測結(jié)果是由當(dāng)日最高價(jià)、最低價(jià)的預(yù)測值構(gòu)成的日內(nèi)波動(dòng)區(qū)間，本文以此為基礎(chǔ)構(gòu)造日內(nèi)交易策略，將預(yù)測模型的輸出結(jié)果直接作為交易系統(tǒng)的輸入變量，從而可以通過展示交易系統(tǒng)的績效表現(xiàn)的方式來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷?/p>

3、預(yù)測能力，這種方式不僅優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)測誤差統(tǒng)計(jì)，而且有助于投資者快速形成投資決策，改善交易成績。本文經(jīng)過實(shí)證研究，綜合運(yùn)用了誤差指標(biāo)和交易績效的方式展示模型預(yù)測的精度和交易的效果，再將日內(nèi)交易策略的內(nèi)涵加以延伸，與“持股策略”“擇時(shí)策略”等進(jìn)行策略組合，使原持股型策略在收益能力和風(fēng)險(xiǎn)控制能力上均得以增強(qiáng)，由此得出結(jié)論，認(rèn)為該策略可以作為股票持倉策略(包括阿爾法選股策略、擇時(shí)持有策略等)的增強(qiáng)策略，在投資組合或策略組合中可以起到重要的輔助作