基于智能算法的股票价值估计研究

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4、一个重要过程，研究方法的形成标志着股票价值估计模型的成熟和完善．它既可使股票投资深入人心，也可为投资者提供更精确的股票投资方法，具有重要的理论和现实意义．本文重点研究基于GCS-BP算法以及NCS-RBF算法的股票价值估计．首先，建立基于GCS-BP网络的资产价值预测的股票价值估计模型．针对BP神经网络初始参数选取不当易陷入局部极值的缺点，提出高斯扰动的布谷鸟算法(GCS)优化BP神经网络的初始参数，并将该改进算法应用于公司资产价值的预测，仿真结果表明，GCS-BP算法预测效果优于CS-BP算法；再根据Black-Scholes定价公式建立基于GCS-BP网络的股票价值估计模型

5、．其次，建立基于GCS-BP网络的波动率预测的股票价值估计模型．针对公司资产价值预测时存在误差的缺陷，提出将GCS-BP算法应用于公司资产价值波动率的预测；并将GCS-BP算法与CS-BP算法对公司资产价值波动率预测的结果作比较，仿真结果表明，该算法的预测效果优于CS-BP算法；再根据Black-Scholes定价公式建立了股票价值估计模型．再次，建立基于NCS-RBF网络的股票价值估计模型．针对CS算法存在搜索慢的缺点，提出基于小生境技术的布谷鸟改进算法，并利用其搜索RBF网络的初始参数；然后将该算法应用于公司资产价值波动率的预测，仿真结果表明，NCS-RBF算法预测效果优于

6、CS-RBF算法；再根据Black-Scholes模型估计出股票价值．最后，对全文进行总结，对股票价值的未来研究方向做出进一步展望．图14幅，表12个，参考文献67篇关键词：CS算法；BP神经网络；小生境技术；RBF神经网络；Black-Scholes期权定价模型．中图分类号：TP183.2;F830.9ITheEstimationResearchofStockValueBasedonIntelligentAlgorithmAbstract:Theestimationresearchofstockvalueisanimportantprocessofstockinvestmen

7、t.Theformationoftheestimationmethodisasymbolofthematurityandperfectionofstockvalueestimationmodel.Itnotonlycanmakethestockvalueinvestmentpopular,butalsocanprovidemoreaccuratestockinvestmentmethod,whichhasimportanttheoreticalandpracticalsignificance