bp神经网络股票分析模型系统的设计与实现

《bp神经网络股票分析模型系统的设计与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA工程硕士学位论文ENGINEERINGMASTERDISSERTATION论文题目BP神经网络股票分析模型系统的设计与实现工程领域软件工程指导教师作者姓名王静于讲胜师学号200892324091分类号UDC注1密级学位论文BP神经网络股票分析模型系统的设计与实现（题名和副题名）于胜（作者姓名）指导教师姓名王静讲师电子科技大学成都谭鑫高工潍坊市天硕科技发展中心潍坊（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别工程领域名称硕士专业

2、学位类别软件工程工程硕士提交论文日期2010.9论文答辩日期2010.12学位授予单位和日期答辩委员会主席评阅人电子科技大学年注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号月日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：2010年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关

3、保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：2010年月日摘要摘要股票市场是市场经济的晴雨表，从诞生的那天起就受到数以千万投资者的关注。股票市场具有高风险、高收益的特点，因此投资者们时刻都在关心股市、分析股市和试图预测股市的发展趋势。但由于股市的行情受到政治、经济等诸多因素的影响，再加上股市其内部规律的复杂性，如：股价(股指)变化的非线性性、

4、股价数据具有高噪声等特点，传统的数理统计技术对股市的预测效果并不理想。神经网络具有可以充分逼近任意复杂的非线性关系和有很强的鲁棒性和容错性的特点，所以非常适合用于对股票数据的分析。本文利用数据挖掘技术对我国股票行情波动趋势进行研究，其目的是为了预测未来股市的行情走势及其波动情况。本文指出了目前传统的数理统计在股票分析上的不足，使用BP神经网络算法对股市进行预测，通过建立一个三层结构的神经网络，即输入层、隐含层和输出层。对数据预处理后得到的数据进行挖掘，将股市中广泛使用的技术指标如KD指标、指数平滑异同移动平均线MACD、相对强弱指标RSI等引入模型。得到了较好的预测模型，提高了预测的精度。关

5、键词：股市分析；数据挖掘；技术指标；BP神经网络IAbstractAbstractThestockmarketreflectsthefluctuationofthemarketeconomy,andreceivestenmillioninvestors’attentionsinceitsinitialdevelopment.Thestockmarketischaracterizedbyhigh-risk,high-yield,soinvestorsareconcernedabouttheanalysisofthestockmarketandtryingtoforecastthetrendof

6、thestockmarket.However,stockmarketisimpactedbythepolitics,economyandmanyotherfactors,coupledwiththecomplexityofitsinternallaw,suchasprice(stockindex)changesinthenon-linear,andsharesdatawithhighnoisecharacteristics,thereforethetraditionalmathematicalstatisticaltechniquestoforecastthestockmarkethasno

7、tyieldedsatisfactoryresults.Neuralnetworkscanapproximateanycomplexnon-linearrelationsandhasrobustnessandfault-tolerantfeatures.Therefore,itisverysuitablefortheanalysisofstockdata.Inthispaper,weapplydatamini