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文檔簡介
1、股票指數(shù)的變化是一個高度復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),其變化有一定的規(guī)律性,股票市場的交易模式是現(xiàn)實生活中許多復雜的時間序列之一,股票市場中成功的交易模式是可以模仿及學習的。本文在廣泛參閱有關(guān)股票預測文獻的基礎(chǔ)上,闡述了股票預測原理、方法和步驟,綜合分析了目前主要預測方法的適用范圍和存在的不足。再根據(jù)中國股票具有灰色性和非線性等特點,選用具有優(yōu)勢互補的灰色預測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預測,并將兩種模型利用BP網(wǎng)絡(luò)的非線性映射,進行優(yōu)化組合,建立了
2、灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進行預測,在很大程度上提高了股票預測穩(wěn)定性和可靠性。
在建立灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行股票預測過程中發(fā)現(xiàn),當研究的股票系統(tǒng)擾動因素過大或系統(tǒng)行為在某個時間點發(fā)生突變,出現(xiàn)嚴重擾動系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)時,建立的預測模型,不應直接按股票的原始數(shù)據(jù)建模預測,而應根椐實際情況適當?shù)貙?shù)據(jù)進行預處理。并根據(jù)實例的時間序列建立了數(shù)學模型,從模型預測效果步步對比中說明數(shù)據(jù)修正、等維新息、殘差修正等技術(shù),提高了灰色BP網(wǎng)絡(luò)
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