基于小波分析的神经网络股票预测研究

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4、家宏观经济调控提供科学依据，使投资者在承受较小风险的情况下获得较大收益已经成为国内外业界研究的热门课题。股票市场是一个非常繁杂的非线性动态系统，传统的时间序列预测方法往往无法揭示其内在规律，预测效果也很难有所突破。为此本文选择了具备良好非线性拟合效果的神经网络研究模型，并结合小波分析理论，建立了基于小波分析的动态神经网络预测模型，选择沪深300指数股的部分收盘价进行建模预测。论文主要研究内容如下：首先引入了小波分析，通过小波的分解与重构，将原始时间序列分解到不同的尺度上；然后根据不同尺度序列的特点，分别建模；并且在小波分析的

5、过程中，对小波基函数的选择和分解尺度的确定进行详细的分析研究，为后续工作提供保障。经过小波分析，产生出一个低频序列和若干个高频序列，通过对历史数据具有敏感性的低频序列采用Elman动态神经网络进行建模分析，而对具有随机特性的高频序列采用传统BP神经网络进行建模分析后，整合各层分析数据并得出最终的预测结果。在神经网络建模分析的过程中，为了提高网络的训练效率以及避免陷入局部最小值，本文采用了附加动量法和具有自适应速率调节的梯度下降法对神经网络的传统学习算法存在的网络收敛慢、易陷入局部极小的局限性进行了改进，实验对比过程表明，改进

6、的神经网络学习算法在训练效果和学习速度上都有明显提高。最后，将作者提出的基于小波分析的动态神经网络模型与小波分析下的静态神经网络以及传统BP网络这两种预测模型的预测效果进行多角度对比分析，结果表明，这个模型不仅是有效的、可行的，而且在预测精度和训练速率等方面都明显优于其他两种模型。关键词：股票预测；沪深300指数；小波的分解与重构；Elman神经网络；BP神经网络IAbstractWiththerapiddevelopmentofChina’seconomy,thestockmarketofChinaisalsogrowin

7、g.Moreandmoreinvestorsputmoneyintothestockmarket.Highreturnsinthestockmarketareattractinginvestors,buthighriskalsocomes.So,howtobearthesmallestriskinthecaseofalargerincomebecameatargetforinvestors.Notonlythat,ifwecangraspthestockmarketsituation,it’salsoadvantageous

8、forthenationalmacroeconomicregulationandcontrol.So,thestockpredictionbecameahotresearchtopicathomeandabroad.However,thestockmarketisanonlineardyn