改進(jìn)型BP算法應(yīng)用于股市行情分析.pdf

1、股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密不可分，它不僅是宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表，也是分析微觀經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo)。十多年來(lái)，我國(guó)已有股民數(shù)千萬(wàn)，股票已經(jīng)深入到日常經(jīng)濟(jì)生活中的方方面面。因?yàn)榫薮蟮慕?jīng)濟(jì)利益，分析股票內(nèi)在的規(guī)律性一直是研究的熱點(diǎn)，股票預(yù)測(cè)的理論和方法也因此而層出不窮。這些預(yù)測(cè)方法都在一定程度上揭示了股市的運(yùn)行規(guī)律。但是股價(jià)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、外部因素的多變性決定了股市預(yù)測(cè)的艱巨性，現(xiàn)有的分析預(yù)測(cè)方法應(yīng)用效果并不理想。股票市場(chǎng)是偶然性和必然性的辯證統(tǒng)一，從

2、局部和短期而言表現(xiàn)為較強(qiáng)的偶然性，而從全局和長(zhǎng)期而言表現(xiàn)為較強(qiáng)的必然性。股票市場(chǎng)的運(yùn)行表現(xiàn)為一個(gè)高度復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，對(duì)它的預(yù)測(cè)傳統(tǒng)的理論和方法存在一定的困難。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但本身就具有非線性的特性，還具有自組織、自適應(yīng)等特點(diǎn)，能自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)中提取有關(guān)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的知識(shí)，因而非常適用于解決股票預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的一些問(wèn)題，是解決股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)問(wèn)題的有效途徑。 本文選取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較廣泛、技術(shù)較成熟的BP算法來(lái)進(jìn)行股市行情的預(yù)測(cè)，但傳統(tǒng)B

3、P算法存在三個(gè)固有的缺陷：收斂速度慢；易陷于局部極小值；難以確定隱層和隱節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。如果直接將其應(yīng)用于實(shí)踐，則不能保證收斂時(shí)間和預(yù)測(cè)精度。 本文針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足提出了改進(jìn)，作了如下工作： 1、將股市預(yù)測(cè)的現(xiàn)有技術(shù)手段和分析方法以及這些手段方法的缺陷進(jìn)行了分析，并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在國(guó)內(nèi)外股市應(yīng)用中的研究現(xiàn)狀。 2、提出了改進(jìn)型BP算法，并通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)，修改了傳統(tǒng)BP算法的鏈規(guī)則，在理論上證明了其可行性

4、。 3、在確立網(wǎng)絡(luò)輸入向量三個(gè)原則的基礎(chǔ)上，選擇了綜合宏觀、微觀；長(zhǎng)期、短期影響的11個(gè)輸入向量，并對(duì)它們用歸一化的方法進(jìn)行了預(yù)處理。 4、從深市、滬市中各選擇了一支較有代表性的股票，進(jìn)行了大量的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，用充分翔實(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證實(shí)了改進(jìn)型BP算法相對(duì)于傳統(tǒng)BP算法的提高之處。 5、通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)，橫向的比較來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、輸入向量和回溯期，以求得最快的收斂速度和最好的預(yù)測(cè)精度，并給出了相應(yīng)的理論依據(jù)。

5、 其中，本文的創(chuàng)新之處為： 1、在改進(jìn)型BP算法中提出了偏移量的概念，并對(duì)其進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)和理論分析。并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明增加偏移量的方法能較大的提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力也有一定的幫助，進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。 2、在實(shí)驗(yàn)方法上，完全通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)，最大限度的提高網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)性能指標(biāo)。最后綜合輸入向量、回溯期和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)給出了一個(gè)具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將其應(yīng)用在國(guó)內(nèi)的股票市場(chǎng)上，得

6、到一個(gè)令人比較滿意的預(yù)測(cè)精度。 本文的組織結(jié)構(gòu)如下： 第一部分介紹了本文的應(yīng)用背景，闡述了股市的基本概念、預(yù)測(cè)變量和技術(shù)指標(biāo)，并對(duì)股市預(yù)測(cè)的傳統(tǒng)方法作了簡(jiǎn)單的介紹，分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在股市預(yù)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀。 第二部分介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析了它的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并據(jù)此提出了改進(jìn)型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 第三部分初步介紹了開(kāi)發(fā)工具，確定了輸入向量、回溯期和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并且進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)分析。 第四部分將傳統(tǒng)的B