人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、股票市場作為一個高風(fēng)險高收益的投資領(lǐng)域,其運作是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng),容易受到多方面的影響。在這個領(lǐng)域,投資者為了追求投資收益的最大化和投資風(fēng)險的最小化,不斷地探索其內(nèi)在規(guī)律,尋找其有效的分析方法和工具。因此,股票預(yù)測方法的研究具有極其重要的理論意義和應(yīng)用價值。 股票市場具有很強的隨機性和非線性,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非線性的動態(tài)系統(tǒng),可在任意精度內(nèi)實現(xiàn)變量間的非線性關(guān)系的映射,具有良好的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力和良好的泛化能力,神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)的這種特性能夠滿足股市預(yù)測要求。試驗證明,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股市建?？梢匀〉帽容^好的預(yù)測效果。 本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)建模方法,構(gòu)建了股票價格預(yù)測模型,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行股票價格的實際值的預(yù)測,并應(yīng)用實例驗證了模型的可行性和有效性。本文在建模過程中,將Levenberg-Marquardt算法和試湊法相結(jié)合,有效地解決參數(shù)選擇難的問題,和同類算法相比,提高了運算速度和精確度。 本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在投資預(yù)測上的優(yōu)缺點得出了一些