遺傳算法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合策略在股市預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們投資意識(shí)的轉(zhuǎn)變，股市已成為現(xiàn)代人生活中的一個(gè)重要組成部分，股市投資已成為社會(huì)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(diǎn)。股市投資的收益與風(fēng)險(xiǎn)往往是成正比的，即投資收益越高，可能冒的風(fēng)險(xiǎn)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(jià)值和理論意義。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這項(xiàng)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

2、投資理論和股價(jià)預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為股市預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)模型。股市市場是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性，實(shí)驗(yàn)證明，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股市建?？梢匀〉幂^好的預(yù)測效果。因?yàn)楣墒惺袌龅淖邉菘雌饋黼s亂無章，但實(shí)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(duì)以往歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，找出股市運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律，并將其存儲(chǔ)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(duì)于短期的預(yù)測效果更為明顯。
　　然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)收斂速度緩慢、易陷入局部極小點(diǎn)等缺點(diǎn)，使其對(duì)股市預(yù)測的效果不能令人滿意。鑒于此，本文采用遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合策略，來達(dá)到克服其缺點(diǎn)的目的。
　　遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合運(yùn)用于股市預(yù)測的研究早已不是什么新鮮事了，但對(duì)于換手率作為因子能否用于股市預(yù)測？如何在預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型中加入換手率因子？到目前為止還沒有學(xué)者作過研究。作為首次研究，本文提出了兩種將換手率作為因