基于主成分-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(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，股票投資已成為現(xiàn)代人生活中一個(gè)重要組成部分，而股票的預(yù)測也成為投資者關(guān)心和研究的重點(diǎn)。由于股票市場是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，股票投資的收益和風(fēng)險(xiǎn)往往是成正比的，如何建立一個(gè)運(yùn)算速度和精確度都比較高的股票預(yù)測模型，對于股票投資者具有理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　 預(yù)測中輸入變量的選取影響預(yù)測的速度和精度，傳統(tǒng)方法選取輸入變量主觀性強(qiáng)，預(yù)測效果欠佳。本文使用主成分分析法選取輸入變量，計(jì)算量

2、小，預(yù)測效果更好。
　　 本文主要工作有以下四個(gè)部分：
　　 第一章介紹了股票的研究背景及選題的意義，概括總結(jié)了現(xiàn)階段的股市分析中運(yùn)用的理論，論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市模型中的應(yīng)用，提出了股票分析中存在的問題以及解決的方法，最后提出了本文的研究思路。
　　 第二章主要對股票預(yù)測的相關(guān)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行討論，指出了對股票進(jìn)行預(yù)測時(shí)面臨的主要問題，分析比較了股票市場幾種典型的預(yù)測方法，簡單介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。對技術(shù)分析中各

3、種分析方法進(jìn)行總結(jié)。
　　 第三章介紹了基于主成分——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測的可行性，分析了主成分分析的原理以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，建立了基于主成分--BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。
　　 第四章以滬市上證綜合指數(shù)為例分別對單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和基于主成分--BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測做了仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明了使用主成分分析選取輸入變量的有效性，它明顯減少了預(yù)測時(shí)間，改善了預(yù)測精度。利用主成分分析方法對樣本集進(jìn)行處理，形成新的訓(xùn)練

4、樣本集，減少了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模時(shí)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)，同時(shí)消除了輸入因子的相關(guān)性并簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能大大提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率。得到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能達(dá)到較高的精度，為影響因素多且機(jī)理尚不清的股票市場人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測提供了一個(gè)有效的方法。
　　 本文的創(chuàng)新點(diǎn)就是：利用主成分分析方法對樣本集進(jìn)行處理，形成新的訓(xùn)練樣本集，減少了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模時(shí)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)，同時(shí)消除了輸入因子的相關(guān)性并簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能大大提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率。得到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)