基于BP算法的证券预测技术研究
发布时间：2021-10-17 07:17
随着我国经济体制改革和金融体制改革的深入，证券投资已成为社会生活的一个重要部分，股票交易作为证券投资的一种，是现代经济生活中最常见的风险投资活动。股票市场是一个复杂的非线性动态系统，利用传统的时间序列预测技术很难揭示其内在的规律。而今十几年发展起来的神经网络理论逐渐成为非线性动态系统预测与建模的强有力工具。 本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力，提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的指数预测模型，通过对比传统预测算法，证实改进后BP算法用于证券预测的可行性及准确性。
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
第1章 绪论
1.1 本文写作的背景及意义
1.1.1 写作背景
1.1.2 写作意义
1.2 国内外有关理论的发展现状
1.2.1 神经网络有关理论发展现状
1.2.2 证券预测有关理论发展现状
1.3 论文的主要内容及创新之处
1.3.1 论文的主要内容
1.3.2 论文的创新之处
第2章 神经网络基本理论及在管理中的应用
2.1 神经网络概述
2.1.1 生物神经元的基本特性
2.1.2 人工神经网络的定义
2.1.3 神经网络一般框架
2.1.4 神经网络的基本特征
2.1.5 神经网络的基本功能
2.2 神经网络研究的分类
2.3 神经网络的应用领域
2.3.1 信息领域
2.3.2 自动化领域
2.3.3 工程领域
2.3.4 医学领域
2.3.5 经济领域
2.4 神经网络在管理中的应用
2.4.1 神经网络在管理中的应用区域
2.4.2 神经网络对不同管理问题的适应能力
2.5 感知器模型
2.6 前向多层神经网络的BP学习算法及改进
2.6.1 BP算法简介
2.6.2 BP算法的原理
2.6.3 BP算法的改进
2.6.4 BP网络的设计
2.7 Hopfield神经网络
2.8 自组织网络模型
2.9 随机网络模型
2.10 本章小结
第3章 证券预测理论
3.1 预测基本理论
3.1.1 统计预测
3.1.2 定性预测法
3.1.3 回归预测与时间序列预测
3.1.4 灰色预测法
3.2 证券的概念与证券交易的作用
3.2.1 证券的概念
3.2.2 证券交易的作用
3.3 证券交易的功能
3.4 国内外证券市场现状
3.4.1 中国证券市场
3.4.2 国外的证券市场
3.5 股票的概念与特性
3.5.1 股票的概念
3.5.2 股票的特性
3.5.3 股票的益处
3.6 证券预测理论
3.6.1 证券价格预测的技术理论
3.6.2 证券投资理论
3.6.3 影响股票价格的因素
3.7 股票的技术分析和理论分析
3.7.1 技术分析
3.7.2 基本分析
3.7.3 技术分析的操作原则
3.8 本章小结
第4章 基于神经网络的证券预测及实证分析
4.1 BP算法及其改进
4.1.1 标准BP算法
4.1.2 BP算法的改
4.2 BP网络的设计
4.2.1 BP网络结构的设计
4.2.2 训练样本集的准备
4.2.3 初始参数的选择
4.3 预测模型及实证分析
4.3.1 个股均价预测
4.3.2 指数预测
4.3.3 BP算法与传统算法应用于证券预测的实例比较
4.3.4 四种预测算法的优劣对比
4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工神经网络的药物销售额预测[J]. 刘勤,朱正红,陆怡. 计算机工程. 2001(10)
[2]用B-P神经网络模型预测ERP的安全供货库存[J]. 王东旭,沈益民,王志强. 计算机应用. 2001(03)
[3]优化的BP神经网络分类器的设计与实现[J]. 江虹,曾立波,胡继明. 计算机工程与应用. 2001(05)
[4]基于神经网络技术的商业银行信用风险评估[J]. 王春峰,万海晖,张维. 系统工程理论与实践. 1999(09)
[5]证券市场预测的神经网络方法[J]. 赵宏邹,雯汪浩. 系统工程理论与实践. 1997(06)
[6]证券投资的神经网络专家系统[J]. 黄小原,吴书林,肖四汉. 控制与决策. 1996(01)
[7]基于神经网络的证券选择决策工具[J]. 黄小原,田澎,肖四汉. 系统工程理论方法应用. 1995(02)
[8]神经网络预警系统[J]. 黄小原,肖四汉. 预测. 1995(02)
本文编号：3441359
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
第1章 绪论
1.1 本文写作的背景及意义
1.1.1 写作背景
1.1.2 写作意义
1.2 国内外有关理论的发展现状
1.2.1 神经网络有关理论发展现状
1.2.2 证券预测有关理论发展现状
1.3 论文的主要内容及创新之处
1.3.1 论文的主要内容
1.3.2 论文的创新之处
第2章 神经网络基本理论及在管理中的应用
2.1 神经网络概述
2.1.1 生物神经元的基本特性
2.1.2 人工神经网络的定义
2.1.3 神经网络一般框架
2.1.4 神经网络的基本特征
2.1.5 神经网络的基本功能
2.2 神经网络研究的分类
2.3 神经网络的应用领域
2.3.1 信息领域
2.3.2 自动化领域
2.3.3 工程领域
2.3.4 医学领域
2.3.5 经济领域
2.4 神经网络在管理中的应用
2.4.1 神经网络在管理中的应用区域
2.4.2 神经网络对不同管理问题的适应能力
2.5 感知器模型
2.6 前向多层神经网络的BP学习算法及改进
2.6.1 BP算法简介
2.6.2 BP算法的原理
2.6.3 BP算法的改进
2.6.4 BP网络的设计
2.7 Hopfield神经网络
2.8 自组织网络模型
2.9 随机网络模型
2.10 本章小结
第3章 证券预测理论
3.1 预测基本理论
3.1.1 统计预测
3.1.2 定性预测法
3.1.3 回归预测与时间序列预测
3.1.4 灰色预测法
3.2 证券的概念与证券交易的作用
3.2.1 证券的概念
3.2.2 证券交易的作用
3.3 证券交易的功能
3.4 国内外证券市场现状
3.4.1 中国证券市场
3.4.2 国外的证券市场
3.5 股票的概念与特性
3.5.1 股票的概念
3.5.2 股票的特性
3.5.3 股票的益处
3.6 证券预测理论
3.6.1 证券价格预测的技术理论
3.6.2 证券投资理论
3.6.3 影响股票价格的因素
3.7 股票的技术分析和理论分析
3.7.1 技术分析
3.7.2 基本分析
3.7.3 技术分析的操作原则
3.8 本章小结
第4章 基于神经网络的证券预测及实证分析
4.1 BP算法及其改进
4.1.1 标准BP算法
4.1.2 BP算法的改
4.2 BP网络的设计
4.2.1 BP网络结构的设计
4.2.2 训练样本集的准备
4.2.3 初始参数的选择
4.3 预测模型及实证分析
4.3.1 个股均价预测
4.3.2 指数预测
4.3.3 BP算法与传统算法应用于证券预测的实例比较
4.3.4 四种预测算法的优劣对比
4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人工神经网络的药物销售额预测[J]. 刘勤,朱正红,陆怡. 计算机工程. 2001(10)
[2]用B-P神经网络模型预测ERP的安全供货库存[J]. 王东旭,沈益民,王志强. 计算机应用. 2001(03)
[3]优化的BP神经网络分类器的设计与实现[J]. 江虹,曾立波,胡继明. 计算机工程与应用. 2001(05)
[4]基于神经网络技术的商业银行信用风险评估[J]. 王春峰,万海晖,张维. 系统工程理论与实践. 1999(09)
[5]证券市场预测的神经网络方法[J]. 赵宏邹,雯汪浩. 系统工程理论与实践. 1997(06)
[6]证券投资的神经网络专家系统[J]. 黄小原,吴书林,肖四汉. 控制与决策. 1996(01)
[7]基于神经网络的证券选择决策工具[J]. 黄小原,田澎,肖四汉. 系统工程理论方法应用. 1995(02)
[8]神经网络预警系统[J]. 黄小原,肖四汉. 预测. 1995(02)
本文编号：3441359
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/zhqtouz/3441359.html
