基于BP神经网络的中国股市预测

发布时间：2020-07-02 00:17

【摘要】：本文利用BP神经网络进行股市预测,在深入分析股票预测方法的基础上,利用改进后的BP算法提高预测精度,以MATLAB的神经网络工具箱建模,并借助计算机快速处理大量数据的能力,在股市短期预测方面作一个尝试. 股票市场具有高度非线性的特点,短期原始数据序列波动较大,随机性较强.特别是股价预测,短期内股价波动的峰谷差距有时极大,预测困难,精度低且优良率不高.因此,为了更好的对原始股价序列进行数据分析和筛选,选择适宜的筛选方法,利用MATLAB实现马氏平方距离筛选方法帮助确定特殊日期,以区分出正常日期和特殊日期,进行预测. BP神经网络模型具有非线性映射,能以任意精度逼近函数关系,容错能力大,学习能力即自适应能力强等特点,在已分类数据序列下能训练出优良基础网络并进行股市预测.本文采用改进后BP算法优化神经网络,针对不同的预测对象,根据个人的需要和专家的经验,从中选取若干种对该预测对象最直接相关的技术指标来组成描述系统状态的预测依据向量,开发相应的变量选择方法以提高神经网络预测研究的精度,实现对股票市场的短期预测.利用改进后算法对上证指数和工商银行这只有代表性的个股进行预测,实证分析结果表明,BP神经网络用于股票短期预测是可行的,而改进后的BP算法更提高了预测精度.本文所建立的基于BP神经网络的股票分析模型具有一定的理论价值和使用价值.
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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本文编号：2737475