基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們投資意識的轉(zhuǎn)變，股市已成為現(xiàn)代人生活中的一個重要組成部分，股市投資已成為社會公眾談?wù)摰闹行闹?，而股市的健康發(fā)展和繁榮也成為管理者和投資者關(guān)心和研究的重點。股市投資的收益與風(fēng)險往往是成正比的，即投資收益越高，可能冒的風(fēng)險越大。因此，股市預(yù)測方法的研究具有極其重要的應(yīng)用價值和理論意義。但是股價系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、外部因素的多變性決定了這項任務(wù)的艱巨性，而傳統(tǒng)的預(yù)測工具已不能滿足這種需要。 本文在深入分析股市投

2、資理論和股價預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市建模的方法。股市市場是一個極其復(fù)雜的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性，實驗證明，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股市建?？梢匀〉幂^好的預(yù)測效果。因為股市市場的走勢看起來雜亂無章，但實際上有其內(nèi)在的變化規(guī)律，而這正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股市的基礎(chǔ)。BP網(wǎng)絡(luò)通過對以往歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，找出股市發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，并將其存儲在網(wǎng)絡(luò)具體的權(quán)值、閾值中，用以預(yù)測未來的走勢，尤其

3、對于短期的預(yù)測效果更為明顯。 根據(jù)股市市場高度非線性特點及基本BP算法在權(quán)值調(diào)整過程中存在的收斂速度慢、易陷入局部極小點的缺點，本文提出了一種遺傳BP算法。基于BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股市預(yù)測的原理，利用三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股市建立預(yù)測模型，詳細(xì)探討了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、隱節(jié)點個數(shù)確定的原則、樣本數(shù)據(jù)的選取和預(yù)處理、初始參數(shù)的確定和產(chǎn)生泛化的原因和解決辦法等問題。遺傳BP算法利用遺傳算法進(jìn)行全局搜索，注重搜索未知區(qū)域，處理速度快而對精度要求不高，