对上证指数收盘价预测的方案策划

发布时间：2020-05-15 21:10

【摘要】：随着生活水平的不断提高和国内金融市场的不断发展,人们投资的方式也逐渐趋向多元化。近几年越来越多的投资者开始涉足证券市场尤其是股票市场,因而对于股票指数的预测成为当下热议的话题之一。但是,由于股票历史数据具有规模庞大、结构复杂、高度模糊、非线性等特点,因而给基于历史数据的股指预测方法带来了巨大的困难。复杂多变的金融市场提高了投资者对于分析市场能力的要求,不仅要将传统金融理论扩展后应用于市场,还应与前沿的科学技术相结合。大数据、云计算、人工智能等技术己被应用到股票价格预测当中。本文的研究中,首先介绍了行为金融学的投资者情绪这种反映投资者在证券市场交易中的非理性因素,并构建了能够在一定程度上衡量投资者情绪的情绪指数。构建投资者情绪综合指数时,本文选择了A股市场换手率(TURN)、A股成交量(VOL)、消费者信心指数(CCI)、A股股票市场活跃账户数(ASA)和百度指数(BDI)五个变量,作为投资者情绪的代理指标,并参照Baker和Wurgle构建BW情绪指数的方法--主成分分析方法,构建了投资者情绪综合指数SENT。然后,本文引入了NARX动态神经网络预测模型,创造性地将投资者情绪加入至神经网络模型中,作为神经网络的一个输入,从而构建了基于投资者情绪的NARX动态神经网络预测模型,为了比较此神经网络的预测效果,本文选取了预测表现很好的极限学习机模型和传统的线性ARIMA模型用以对比分析,从而得出相关结论。将投资者情绪这种非理性因素和神经网络这种具有较强适应性学习能力的模型相结合,运用于对证券市场价格的预测中,实证结果表明,基于投资者情绪的动态神经网络对证券价格的预测准确性优于引入了投资者情绪综合指数的ELM极限学习机预测模型和传统的线性ARIMA模型。本研究结果和相应的计算程序可以为投资者构建良好投资者策略提供合理的理论支撑、投资依据,为指数型基金投资者在跟踪指数的投资策略上提供参考依据,以达到获取超过市场的平均收益的目的。
【图文】：

图 2.11 NARX 动态神经网络的结构图图 2.11 中的动态神经网络结构图，是一个有m个外部输入ix ，n 个输出反馈输入变量 y (t j)、k 个隐含层神经元的 NARX 神经网络。其中，

图 2.11 NARX 动态神经网络的结构图图 2.11 中的动态神经网络结构图，，是一个有m个外部输入ix ，n 个输出反馈输入变量 y (t j)、k 个隐含层神经元的 NARX 神经网络。其中，
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51

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本文编号：2665639