遺傳程序設(shè)計在匯率市場預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、預(yù)測是科學(xué)管理的重要環(huán)節(jié)，是決策、規(guī)劃的前提。在社會經(jīng)濟管理中，經(jīng)常要面臨對某一事物或系統(tǒng)的發(fā)展趨勢進行預(yù)測和分析。數(shù)據(jù)預(yù)測是從大量的數(shù)據(jù)信息中提取出隱含的知識、規(guī)律和行為模式的處理過程。匯率預(yù)測作為一個重要的經(jīng)濟問題因為它自身的困難和實際應(yīng)用越來越受到人們的關(guān)注。 經(jīng)濟學(xué)家一直致力于匯率市場價格的變化，希望能從中找出一些規(guī)律。匯率市場是一個復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，同時受多種因素的交互影響，對于未來價格的精確預(yù)測是非常困難的。近年來，

2、用非線性確定系統(tǒng)規(guī)律研究匯率市場的行為越來越顯示出強大生命力。隨著非線性理論和技術(shù)的發(fā)展，小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等成為金融市場強有力的分析和預(yù)測工具。 遺傳算法是一種模擬自然界生物進化的搜索算法，出于它的簡單易行、魯棒性強尤其是其不需要專門的領(lǐng)域知識而僅用適應(yīng)度函數(shù)作評價來指導(dǎo)搜索過程，從而使它的應(yīng)用范圍極為廣泛，并且已在眾多領(lǐng)域得到了實際應(yīng)甩，取得了許多令人矚目的成果，引起了廣大學(xué)者和工程人員的關(guān)注。 遺傳算法是一種新興的

3、技術(shù)，正處于發(fā)展期，雖然在應(yīng)用領(lǐng)域獲得了豐收，但其理論基礎(chǔ)還較薄弱，有許多地方需要研究和發(fā)展充實。 遺傳編程(GP)和基因表達式編程(GEP)是在遺傳算法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的遺傳算法的新分支，它在個體的表示、個體的處理和結(jié)果的形式等方面與傳統(tǒng)遺傳算法有著顯著的區(qū)別和優(yōu)勢。采用基因表達式的方法進行演化建模，實例測試的結(jié)果表明使用基因表達式程序設(shè)計的方法得到的模型要優(yōu)于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和傳統(tǒng)的遺傳程序設(shè)計方法得到的模型，提高了擬合和

4、預(yù)測精度。 本文針對匯率市場對象的特點，分別研究了用遺傳算法、遺傳編程、基因表達式編程進行預(yù)測，取得了滿意的效果。 本文主要工作如下： 1．闡述了數(shù)據(jù)預(yù)測的基本概念，方法和流程； 2．對匯率市場及數(shù)據(jù)的特點進行了研究和分析； 3．對遺傳算法GA結(jié)構(gòu)和特點進行了分析，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)建了匯率預(yù)測模型，并將GA應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對匯率市場進行了應(yīng)用； 4．對遺傳編程GP算法的結(jié)構(gòu)和特點進

5、行了分析，并結(jié)合實際匯率市場樣本進行了應(yīng)用； 5．分析了基因表達式編程的模型及其算法； 6．在GEP模型和算法的基礎(chǔ)上對匯率市場價格進行了一系列實驗，然后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行了相應(yīng)的對比實驗，對實驗結(jié)果進行了分析，實驗結(jié)果表明，GEP算法對匯率價格預(yù)測的精度比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法高； 7．對遺傳類算法特別是GP、GEP算法的結(jié)構(gòu)和特點進行了分析，并進行了相互比較。 本文的組織如下：第一章介紹了課題的研究背景、進化

6、計算的概念、遺傳程序設(shè)計的產(chǎn)生及研究，數(shù)據(jù)預(yù)測的基本概念，方法和流程以及匯率市場的特點；第二章介紹了遺傳算法，分析了遺傳算法的特點和應(yīng)用范圍；第三章介紹了遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用，同時結(jié)合實際的匯率市場樣本對基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了測試；第四章分析了基因編程的基本思想、算法流程和其他概念，并結(jié)合實際樣本進行了實際應(yīng)用；第五章分析了基因表達式編程的模型及其算法，提出了匯率市場的GEP模型，并進行了應(yīng)用，同時對結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進