股票投资风险测度与基于遗传神经网络的股票走势预测

发布时间：2021-09-05 21:36

　　随着经济的发展和人们投资意识的转变，股票已成为现代人经济生活中的一个重要组成部分。鉴于股票投资的收益与风险之间的并存关系，投资者们一直孜孜以求地探索其内在规律，寻找有效的分析方法和工具。但由于股市系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性，使得股市预测任务异常艰巨，传统的预测工具已不能满足需要。本文运用现代资产定价理论（主要是资本资产定价理论）作为参照系，在概括性地描述现代资产定价理论所涉及的主要概念基础上，勾勒出资本资产定价理论的轮廓，提出了股票风险分析和测度建模的方法，以此研究股票的风险行为。同时，在深入分析股票市场预测面临的难题和比较各种股价预测方法的基础上，提出了利用遗传神经网络进行股市分析和预测建模的方法。作为仿真应用实例，本文选取具有代表性的沪市A股对所建立的股票风险测度模型进行预测。预测结果表明，股市整体走势因素对于此模型的应用具有一定的影响性。同时以最具代表性的上证指数及代表性个股为例对所建的股票走势预测模型进行训练，并用训练好的网络预测股票价格，预测结果表明，股票预测价格与股票实际价格的相对误差处于一个较小的误差范围之内。 

【文章来源】：景德镇陶瓷大学江西省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

训练参数设置界面

【参考文献】：
期刊论文
[1]中国股票市场非线性预测模型研究[J]. 陈溟.  内蒙古科技与经济. 2006(23)
[2]一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法[J]. 张勇,黄金才,张维明,汤大权.  模糊系统与数学. 2006(05)
[3]中国股票市场的可预测性研究[J]. 李国平.  高职论丛. 2006(03)
[4]基于遗传算法和BP神经网络的信用风险测量模型[J]. 王宪全,陈李刚.  哈尔滨工业大学学报(社会科学版). 2006(05)
[5]结合遗传算法的BP神经网络训练方法研究[J]. 蒋洪涛,李海军.  北方交通. 2006(08)
[6]基于遗传算法的人工神经网络[J]. 李伟超,宋大猛,陈斌.  计算机工程与设计. 2006(02)
[7]改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用[J]. 梁霞,黄明,梁旭.  大连铁道学院学报. 2005(04)
[8]基于遗传算法的BP神经网络技术的应用[J]. 潘昊,王晓勇,陈琼,黄少銮.  计算机应用. 2005(12)
[9]神经网络的应用与发展[J]. 刘春平.  电子工艺技术. 2005(06)
[10]基于神经网络的股市资产收益率识别[J]. 林胜乐,陆杨.  价值工程. 2005(10)



本文编号：3386127