基于GA-ANFIS的股指預測研究.pdf

1、投資股市具有高回報性，但與之相伴的還有它的高風險性。個人投資者和機構投資者都希望能夠找到一種有效的方法，來對今后股市的運行狀況進行判斷及預測。長期以來，上證指數被一致認為是整個國家實體經濟發(fā)展狀況的先行指標。對于投資者而言，股指可以為股市的投資布局提供指導；對于監(jiān)管部門而言，它對于實施股市監(jiān)督和調控的具有重要的參考作用。所以，為了增加投資者的收益，并使監(jiān)管部門可以有效的對股市進行監(jiān)督和調控，如何有效提高股指預測的準確度具有重大的意義。<

2、br>　　在本文中，利用遺傳算法優(yōu)化的自適應神經模糊推理系統(tǒng) ANFIS混合模型來預測股票指數。由于具有良好的非線性問題處理能力、強大的自學習能力及自適應能力，神經網絡已經被越來越多的用于股指預測之中。模糊控制和神經網絡存在很多互補的特性，本文在總結國內外學者研究的基礎之上，闡述了神經網絡和模糊控制原理，分析了兩者的可融合性。采用單步預測法，即前日數據預測當日收盤指數，運用主成分分析法、減法聚類和遺傳算法構建 GA-ANFIS模糊神經網

3、絡模型。首先采用主成分分析法處理輸入變量，減少變量維數、降低數據噪聲，然后將數據歸一化，之后采用減法聚類初始化 ANFIS網絡結構，最后利用遺傳算法優(yōu)化聚類參數構建GA-ANFIS模型。
　　為驗證所提出組合模型的實用性，本文在實證分析方面主要分為三個階段來逐步進行：第一階段，采用GA-ANFIS自適應神經模糊推理系統(tǒng)模型對上證指數收盤價進行預測，結果表明模型預測效果較好，預測精確度較高且誤差較??；第二階段，采用BP神經網絡模型對