《基于神经网络的股票预测分析和研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于神经网络的股票预测分析和研究（73页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、y9 7 7 7 7 6l 丛2 1 立= X Q Q 2长安大学 硕士学位论文指导教师姓名撼堡生戤蕉燕申请学位级别塑学科名称壅堕堡垒墨堡垒焦塑论文提交日期2 Q Q 鱼：Q ：! 论文答辩日期2 Q Q 互：Q 互。1 3学位授予单位盘盔去鲎答辩委员会主席：塑量堡学位论文评阅人：毯i 盔围鱼茎叠叁盘摘要股票是市场经济的产物，从诞牛的那天起就牵动着数以千万投资者的一c 、。高风险、高回报是股票投资的特征，个人投资者和机构投资者时刻关一心股票行市，分析财务数据，试图预测股票的发展趋势。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预测效果并不理想。神经网络是一个不依赖于模型的自适
2、应函数估计器，不需要模型就可以实现任意的函数关系。目前，神经网络逐渐成为非线性动态系统预测与建模的强有力的工具。本文通过研究数据挖掘算法即神经网络在股票价格预测中的应用，来寻求数据挖掘技术与股票预测的结合点。本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力，提出基于B P 神经网络的股票价格预测模型，通过对比传统的时间序列预测方法，证实B P 神经网络算法用于股票预测的可行性及有效性。本课题的理论意义在：( 1 ) 探究新的股票投资风险分析和评估技术，丰富和完善股票投资风险分析和评估方法发体系；( 2 ) 将数据挖掘技术引入股票投资风险分析和评估，有利于推动股票投资风险分析和评估方法的发展。本项目研究的
3、应用价值体现在：( 1 ) 提供一种基于多因素的股票投资风险定量分析技术，有利于提高评估的正确性；( 2 ) 提供一种基于B P神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性；( 3 ) 为股票市场的个人投资者和机构投资者的投资活动和投资决策提供新的思路和实用方法。关键字：神经网络股票预测数据挖掘算法B P 算法A b s t r a c tT h es t o c km a r k e t ，w h i c hi St h em a i nc h a r a c t e ro fm a r k e te c o n o m y ，a t t r a c t sm i l l i o n so
4、 fi n v e s t o r sf r o mi t sb i r t h B e c a u s eh i g h - r i s ka n dh i g h p a y o f fa r et h ec h a r a c t e r s o ft h es t o c ki n v e s t m e n t ，i n v e s t o r sc a r ef o rs t o c km a r k e t ，a n a l y z ef i n a n c i a ld a t aa n dt r yt op r e d i c tt h et r e n do fs t o
5、c k A ss t o c km a r k e ti sak i n do fc o m p l e xn o n - l i n e a rd y n a m i cs y s t e m ，t h ep r e d i c t i o nr e s u l t so ft r a d i t i o n a lp r e d i c t i o nt e c h n o l o g ya r eu n s a t i s f a c t o r y N e u r a lN e t w o r ki sa ne s t i m a t o ro fa d a p t i v er e
6、s o n a n c ef u n c t i o n ，w h i c hi sn o td e p e n d e n to nm o d e l s ，a n dc o u l df u l f i l la r b i t r a r i l yf u n c t i o n a lr e l a t i o nw i t h o u tt h e m A tp r e s e n t ，N e u r a lN e t w o r k sa r eb e c o m i n gam o r ep o w e r f u lt o o li np r e d i c t i n ga
7、 n de s t a b l i s h i n gn o n l i n e a rd y n a m i cs y s t e m T h i sp a p e rt r i e st of i n dt h ej o i n tp o i n to fD a t aM i n i n gt e c h n o l o g ya n ds t o c kp r e d i c t i o nb ys t u d y i n gt h ea p p l i c a t i o no fd a t am i n i n ga l g o r i t h m ，e s p e c i a l
8、l yn e u r a ln e t w o r ki ns t o c kp r e d i c t i o n T h ep a p e rp u t sf o r w a r ds t o c kp r e d i c t i o np a t t e r nb a s e do nB PN e u r a lN e t w o r k ，d e p e n d i n go nN e u r a lN e t w o r k s a p p r o a c h a b i l i t yt on o n - l i n e a rf u n c t i o n C o m p a r
9、 e dw i t ht h ep r e d i c t i o nm e t h o do fT i m eO r d e r ，o n eo ft h et r a d i t i o n a lp r e d i c t i o nm e t h o d s ，B Pa l g o r i t h mi sv e r i f i e dt ob ef e a s i b l ea n de f f e c t i v eo ns t o c kp r e d i c t i o n T h et h e o r e t i c a ls i g n i f i c a n c el i
10、 e s i nt h a ti te x p l o r e san e wr i s ka n a l y s i sa n da s s e s s m e n tt e c h n i q u eo fs t o c ki n v e s t m e n t ，i m p r o v e st h em e t h o d o l o g y , i n t r o d u c e sD a t aM i n i n gt e c h n o l o g yi n t ot h es t o c kp r e d i c t i o ns y s t e m ，a n dp u s h
11、 e sf o r w a r dt h es t o c kp r e d i c t i o nm e t h o d o l o g ya l lr o u n d T h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o ne m b o d i e st h a ti tp r o v i d e saq u a n t i t a t i v ea n a l y s i st e c h n i q u eo fs t o c kr i s ka n a l y s i sa n da s s e s s m e n tb a s e do nm u l
12、 t i - f a c t o rs y s t e m ，o f f e r sas c i e n t i f i c a l l yc o m p r e h e n s i v em e t h o db a s e do nB PN e u r a lN e t w o r k ，a n dp r e s e n t si n d i v i d u a li n v e s t o r sa n di n s t i t u t i o ni n v e s t o r san e wt r a i no f t h o u g h tw h e nt h e ym a k ec
13、 e r t a i ni n v e s t m e n td e c i s i o n s K e yw o r d s ：N e u r a lN e t w o r k sS t o c kP r e d i c t i o nD a t aM i n i n gA l g o r i t h mB PA l g o r i t h m揄文猢劁性驽明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究： 作所取得的成果。除论文中已经注明引：目的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成
14、果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：髦电莎w 二年F 月，口日揄文知澈崖榷榷餍鹭明本人在导师指导一F 所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请击。“ 刊q U ! - H 书- 权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文商接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。( 保密的沦文在解密后应遵守此规定)论文作者签名瘿篮易卯6 年f 月0 日驯臌名：辑绵军撕年绷2 E i。第一章绪论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
15、活动。股票市场具有高效益与高风险并存的特性，吸引着广大个人投资者和机构投资者投身其中，试图博取高额回报，也吸引着广大的学者孜孜以求，探求其内在的规律，寻找对其有效的预测方法和工具。但是，股票市场作为一种多种不确定因素共同影响下的复杂的巨系统，各种股票价格的波动往往表现出较强的非线性特征。目前，股票投资的系统风险和非系统风险错综复杂，各影响因素之间的数量关系难以提取及定量分析，使得通过传统的预测技术所预测的结果往往难如人意。1 1 研究背景股票是市场经济的产物，股票的发行与交易促进了市场经济的发展。股票自1 7 7 3 年在英国率先发行，至今已有二百多年的历史。我国于1 9 8 5 年发行第一支
16、股票，现已拥有沪、深两大证券交易所、上百家证券公司、3 0 0 0 多个证券营业部、7 0 0 0 多万证券投资者。截止2 0 0 4 年3 月在两大证券交易所上市的企业已有13 0 0 多家，上市的证券品种接近千种，两地总市值达5 0 0 0 0 多亿元( 人民币) 。9 0 年代以来，计算机技术、尤其是数据库技术和网络技术在股票市场中得到充分应用，使得作为证券市场的重要组成的股票市场更加蓬勃发展起来，逐步成为证券业乃至整个金融业的必不可少的组成部分，显示出强大的生命力。由于股票行市受国家经济、政治等因素( 如发行公司的经营状况和财务状况、新股上市、利率水平、汇率变动、国际收支、物价因素、经济周期、经济政策等) 的作用，其内部规律非常复杂，变化周期无序，同时我国资本市场投资者结构具有特殊性，个人投资者的比例高达9 9 ，投资者个人心理状态不同，对股票交易的行为可产生直接的影响，从而导致股价波动，使股价走势变化莫测，难以把握。相对于机构投资者而言，个人投资者风险承受能力差，专业水平低，人数众多，这对投资咨询服务的频度、强度、个性化和
