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1、基金行業(yè)作為我國(guó)幾年來(lái)的新型金融理財(cái)行業(yè),發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁,隨著基金投資者隊(duì)伍的迅速壯大,基金市場(chǎng)中對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和控制收到人們的廣泛關(guān)注?;饌}(cāng)位代表了市場(chǎng)信心,反映了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期,其增減倉(cāng)動(dòng)作一直以來(lái)都受到投資者的高度關(guān)注,基金倉(cāng)位的高低可以作為投資者判斷后市走向的指標(biāo)以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。
本文首先綜述研究了基金倉(cāng)位預(yù)測(cè)的多種方法,并著重介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法;通過(guò)幾代估算模型優(yōu)劣勢(shì)比較分析,確定了基于數(shù)據(jù)挖掘的BP神經(jīng)網(wǎng)
2、絡(luò)作為基金倉(cāng)位預(yù)測(cè)模型建立的基本方法。
之后收集華夏基金在年報(bào)公布的倉(cāng)位及相關(guān)數(shù)據(jù),從基金倉(cāng)位概念及前人研究出發(fā),找出影響基金倉(cāng)位的因素并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析選擇出相關(guān)性最優(yōu)的變量。根據(jù)這些基金倉(cāng)位數(shù)據(jù)的特征,再探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與結(jié)構(gòu)、BP算法的權(quán)值、學(xué)習(xí)規(guī)則和閾值后,選用了的多輸入單輸出、單隱含層結(jié)構(gòu),采用學(xué)習(xí)率可變的動(dòng)量BP算法及相應(yīng)的訓(xùn)練函數(shù),并通過(guò)多組數(shù)據(jù)的對(duì)比嘗試,合理優(yōu)化了隱含層節(jié)點(diǎn)和初始權(quán)值,設(shè)計(jì)出最
3、優(yōu)基金倉(cāng)位預(yù)測(cè)模型。
本論文深入研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MATLAB中的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),包括創(chuàng)建初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),合理初始化、進(jìn)行訓(xùn)練和模擬;并利用MATLAB函數(shù)進(jìn)行編程,實(shí)現(xiàn)了所設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
針對(duì)所建預(yù)測(cè)模型,本論文對(duì)華夏基金的3只基金進(jìn)行了實(shí)證分析,證明所采用的研究方法和所設(shè)立的模型是實(shí)用且有效的。它不僅簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),還提高了預(yù)測(cè)精度,具有較好的預(yù)測(cè)能力和泛化推廣能力。在評(píng)估所構(gòu)建的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基金
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