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基于PCA-NARX神经网络模型的股指研究

发布时间:2018-03-02 22:14

  本文选题:神经网络 切入点:股指预测 出处:《重庆师范大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:股市在金融市场中占据着不可替代的作用,而反应股市总的走势是股指。股指的走势是监管部门对股票市场合理调控和针对性监管的依据,同时股指的走势能让投资者更正确认识和把握我国股票市场波动的混沌规律,并且它可以为投资组合等重大课题提供一些实际依据。因此,如何对股指进行准确预测就具有非常重要的意义。由于股指的影响因素众多、波动幅度较大,因素间具有高噪声和非线性等诸多特征,传统的股票价格预测方法无法消除数据的高噪声。因此,为了提高股指预测精度,在前人研究的基础上,本文做了如下的研究:本文首先综述了影响股指走势的相关因素,在此基础上,本文选择了21个宏观经济指标和6个舆情指标,构成了27个变量指标,随后研究了这些变量与沪深300指数收盘价之间的相关性,并对27个变量指标进行主成分分析,将27个变量指标降到6个维度,从而消除各因素之间的冗余性。其次,基于神经网络的股票价格预测的相关研究,本文采用NARX神经网络对股指进行预测。本文构建了一个基于主成分分析(PCA)的NARX神经网络股指预测模型(PCA-NARX),并用Levenberg-Marquardt算法、Bayesian-Regularization算法、Scaled Conjugate Gradient算法三种算法对模型进行训练。最后,利用PCA-NARX模型对沪深300指数数据进行验证性测试和分析,且将PCA-NARX模型与NARX模型的研究结果进行对比分析。论文研究结果表明:不同的算法求解的效果存在差异性,但是整体对于模型求解的R值都大于0.85。另外,训练的算法的复杂度越高其求解所需的时间越长,拟合效果越好。采用主成分降维后,网络的训练效率明显提高了,模型的过拟合优化得到降低,模型的泛化能力也得到改善。这验证了采用新闻舆情结合宏观经济指标,构建PCA-NARX模型对股市进行预测的方法是可靠有效的。
[Abstract]:The stock market plays an irreplaceable role in the financial market, and the general trend is the reaction of the stock market. The stock index is the trend of the stock supervision department on the reasonable regulation of the stock market and the regulatory basis, chaotic laws at the same time the trend of the stock investors can more correctly understand and grasp the fluctuation of stock market in our country, and it can be provide some practical basis for the major issue of portfolio. Therefore, how to accurately predict it has very important significance for the index. Because there are many factors affecting stock, large fluctuation, high noise and nonlinear characteristics of many factors, the traditional stock price forecasting methods cannot eliminate the high noise data. Therefore, in order to to improve the prediction accuracy, on the basis of previous studies, this paper has done the following research: This paper firstly summarizes the related factors affecting the trend of the index, on the basis of Last, this paper chooses 21 macroeconomic indicators and 6 indicators of public opinion, constitute the 27 variables, then studied these variables and the Shanghai and Shenzhen 300 index closing price and the correlation between the 27 variables for principal component analysis, 27 variables is reduced to 6 dimensions, thus eliminating redundancy among all the factors. Secondly, the related research on neural network prediction of stock price based on the NARX neural network to forecast the stock index. This paper constructs one based on principal component analysis (PCA) of the NARX neural network prediction model of stock index (PCA-NARX), and using Levenberg-Marquardt algorithm, Bayesian-Regularization algorithm, Scaled Conjugate algorithm Gradient three an algorithm for training the model. Finally, test and Analysis on the Shanghai and Shenzhen 300 index data using the PCA-NARX model, and the research results of PCA-NARX model and NARX model Were analyzed. The results indicate that the algorithm for solving the effect of different differences, but the overall model for solving the R value are higher than 0.85.. In addition, the required complexity of the training algorithm is higher for the longer, the better fit. Using principal components, network training efficiency improved, over fitting optimization reduced model, the generalization ability of the model is also improved. This confirmed the news public opinion combined with macroeconomic indicators, construction method of PCA-NARX model to predict the stock market is effective and reliable.

【学位授予单位】:重庆师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F832.51;TP183

【参考文献】

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本文编号:1558334

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