基于灰色相关分析及GSA优化NMLPNN的短期股价预测模型

发布时间：2017-03-30 18:22

  本文关键词：基于灰色相关分析及GSA优化NMLPNN的短期股价预测模型，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在金融时间序列预测方面,股票市场的预测被视为一个极具挑战性的任务。更进一步说,金融时间序列的分析和建模是投资者在决策和交易时的一个重要指导。有鉴于此,时间序列预测被广泛用于估计未来的股票价格。尽管如此,股票价格的时间序列的预测并不是一蹴而就的,它需要全面分析各种指标、变量和其它数据。此外,在动态环境中,如股票市场,非线性时间序列是其非常明显的特点,这直接影响股票价格预测的有效性。在这篇论文中,提出了灰色相关分析结合引力搜索算法(GSA)和非线性多层感知机神经网络(NMLPNN)的新的预测短期股票价格的组合方法。首先,我们运用灰色相关分析筛选影响股票价格的最主要的影响因素。接下来,使用引力搜索算法(GSA)优化非线性多层感知机网络(NMLPNN)的权重和阈值。最后,利用引力搜索算法优化了的非线性多层感知机神经网络预测股票价格。这个组合方法被用于预测创业板指数和浦发银行股票的每日股票价格。实验结果表明,与传统的模型相比,本论文提出的灰色相关分析结合GSA-NMLPNN的方法的预测精度和稳健性都要优于传统模型。
【关键词】：灰色相关性分析 引力搜索算法(GSA) 非线性多层感知机神经网络(NMLPNN)
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-12
• 1.1 论文研究的背景和意义7
• 1.2 股市预测的可能性分析7-8
• 1.2.1 市场的行为包含一切信息7-8
• 1.2.2 股票价格（指数）沿着趋势移动8
• 1.2.3 历史将会重演8
• 1.3 国内外研究现状8-10
• 1.4 本文研究内容10
• 1.5 本文结构设计10-12
• 第二章 非线性多层感知机神经网络和引力搜索算法12-17
• 2.1 非线性多层感知机神经网络12-13
• 2.1.1 多层感知机神经网络12
• 2.1.2 非线性多层感知机神经网络12-13
• 2.2 引力搜索算法13-17
• 第三章 灰色相关分析理论及其应用17-21
• 3.1 灰色相关分析（Grey correlation analysis）17-19
• 3.2 数据预处理19-21
• 第四章 引力搜索算法优化的非线性感知机神经网络21-26
• 4.1 引力搜索算法优化非线性感知机神经网络21-22
• 4.2 模型优劣的评估22-26
• 第五章 实证分析26-34
• 5.1 创业板指数（399006）的预测26-29
• 5.1.1 数据来源26
• 5.1.2 试验过程26-27
• 5.1.3 实验结果27-29
• 5.2 浦发银行（600000）股票预测29-33
• 5.2.1 数据来源29-30
• 5.2.2 灰色相关分析30
• 5.2.3 实验结果30-33
• 5.3 结果分析33-34
• 第六章结语34-35
• 参考文献35-37
• 致谢37

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本文编号：277804