智能預測在證券市場的分析及應用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人們投資意識的轉變,證券投資已成為現(xiàn)代人生活中的一個重要組成部分,而相關證券預測理論也隨之顯現(xiàn)出重要的應用價值。
　　 證券市場中含有大量的實時變化的數(shù)據(jù),影響證券價格變化的因素是多方面的,具有較大的模糊性,難以建立精確的模型。其系統(tǒng)內(nèi)部結構的復雜性、外部因素的多變性使證券市場被定位為一種復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)。特別是對證券市場的短期預測成為了預測理論領域中的一個難題,而傳統(tǒng)的時間序列預測方法乃至神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果

2、均不甚理想。
　　 論文在研究了神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊系統(tǒng)的優(yōu)缺點的基礎上,將云理論與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合,建立了基于云理論的證券市場預測模型。經(jīng)過仿真分析得到了較好的預測效果,從而證實了云理論應用于證券市場預測的可行性和準確性,運用模糊理論中隸屬度、云理論中熵和超熵等概念通過神經(jīng)網(wǎng)絡形成的發(fā)生器對原始變量進行了量化定義和分析,為證券投資者提高收益率提供了有利的理論依據(jù)和實用工具。本文主要內(nèi)容如下:
　　 (1)本文了解了證券市場的主

3、要預測方法,以及傳統(tǒng)的時間序列預測方法的主要弊端是無法對輸入變量的模糊性和隨機性進行處理,使得我們將智能控制引入證券市場。
　　 (2)對神經(jīng)網(wǎng)絡技術在證券市場中的應用進行了詳細描述,由于神經(jīng)網(wǎng)絡中不能正確表達輸入數(shù)據(jù)的模糊性和隨機性,本文試圖利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對其進行預測,通過仿真結果與實際市場行為的對比,分析了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡運用在證券預測中的可行性與不足,進而嘗試構建云理論與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的預測方法,將云理論運用到證券預測中,以

4、克服傳統(tǒng)模糊理論“模糊不徹底”的弊端。
　　 (3)云理論本身是模糊理論的一種發(fā)展,因此保留了對模糊性的把握。同時,運用云理論中特有的數(shù)字特征,即期望值、熵、超熵,反映了證券市場中的隨機特性,把影響證券市場走勢的模糊特征和隨機特征完全集成到一起,并與神經(jīng)網(wǎng)絡結合進行輸出,運用神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理系統(tǒng)對證券市場的走勢進行單步預測。預測結果與證券市場實際行為的對比分析反映了該預測方法短期預測的良好的預測效果,云理論與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的預