基于BP神经网络对上证指数的预测

发布时间：2021-03-12 13:02

　　近几年,国内外经济发展迅速,有诸多投资者将自己的资金投入到了股市之中,但股市行情变化莫测,时刻牵动着每一位股民的切身利益。面对这些问题,有一种可靠的股票预测方法就显得尤为重要。文章首先介绍了我国上证指数的基本情况,然后对BP神经网络做了相关介绍,针对股票市场自身所具备的非线性特征,基于LM （Levenberg-Marquard）算法所优化的BP （Back Propagation）神经网络模型,进一步预测和模拟了上证指数的收盘价,将产出的预测值与实际股票价格进行比较,以获得相关结论。文章研究的目的是以上证指数为例来检验BP神经网络在股票预测中的有效性,为股票市场中的投资者提供相应参考。 

【文章来源】：企业科技与发展. 2019,(12)

【文章页数】：2 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络算法改进及应用[J]. 王磊,王汝凉,曲洪峰,玄扬.  软件导刊. 2016(05)
[2]基于bp神经网路的我国沪深300股指期货价格预测[J]. 徐茂森.  商. 2016(01)
[3]基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测研究[J]. 罗洪奔.  财经理论与实践. 2014(02)
[4]金融时间序列的数据挖掘技术与经典统计模型的比较[J]. 胡桔州,兰秋军.  系统工程. 2005(06)

硕士论文
[1]上证指数波动影响因素研究[D]. 秦侃.上海社会科学院 2011



本文编号：3078352