股价变动的神经网络技术预测法研究

发布时间：2020-07-19 05:53

【摘要】： 本研究希望运用人工神经网络技术，探讨考虑基本面因素(如总体经济状况、行业经济状况、公司经营状况)时对个股短期股价预测有无帮助。首先，本研究选择在美国上市的汤姆逊公司股票为研究对象。其次，希望找到合适的人工神经网络，能准确预测个股一周后的股价。本研究采用带延时单元的三层反向传播神经网络。最后，我们选择两套指标分别作为网络的输入变量以比较预测效果，它们是：1、基本面因素(包括总体经济状况、行业经济状况、公司经营状况)和股市实时指标；2、仅采用股市实时指标。 本研究的实证分析表明：1、训练算法Levenberg-Marquardt算法的训练精度高，与共轭梯度算法相比，它们的预测精度没有显著差异；2、隐含层神经元数目多少，与预测精度没有必然的联系；3、在本研究中，对数S型激励函数比正切S型激励函数的预测效果更佳；4、总体经济状况、行业经济状况、公司经营状况都是一定时期的统计数据，只有达到一定积累后才能从统计数据中有所体现。而且个股对总体经济变化的反应不如整个股票市场敏感，所以使用经济指标只适合预测股市的中长期趋势，对于预测个股每周股价变化的短期趋势作用不大。我们选用股市实时指标作为人工神经网络的输入变量，经过循环13次的训练96组数据和预测1个股价，结果显示平均预测误差率3.4％，绝对偏差在USD0.27～1.94之间。 本研究结论应属原创，如果预测一周以下的个股的短期股价趋势时，仅采用股市实时技术指标作为人工神经网络的输入变量，而不考虑基本面因素，其预测精度将提高。
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：F830.9
【图文】：

股价变动的神经网络技术预测第二节人工神经网络的生物原型概述立人工神经网络的启示源于科学家对人类脑神经系统的观察和认识。他们认为人脑的智能活开脑的物质基础。因此，他们从模仿人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和由此产生了“人工神经网络”。因此，在介绍人工神经网络之前，我们先谈谈人脑的神经经元脑是认识客观世界的器官。1889年Caial创立了神经元学说，指出了人脑神经系统是由结立的神经细胞构成，在最近几十年来的研究结果认为人脑的神经元效量为1013。每个神经体、轴突、树突(也称枝晶)、突触(神经元之间连接的接口)。息传递触是神经细胞间传递信息的结构，它由三部分构成，即突触前成分，突触间隙和突触后成

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本文编号：2762011