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5、预测误差,目前的方法是:选择对股价有显着影响的输入变量、调整网络结构及选择合适的参数、优化学习算法,这些方法都是以实际股价作为网络的预测。提出以相邻两天的股价差价作为网络的预测,在相同的数据上分别建立股价预测模型和股价的差价预测模型,并对它们的结果进行对比分析。结果表明差价预测模型的预测误差小、预测效果好。关键字前馈型神经网络差价股价预测近年来在基于神经网络的股市预测的文献中为减小预测误差用到的方法很多,主要有:采用大量的数值实验进行对比分析的方法,确定了比较适合股票市场预测的初始条件;用BP网络模型进行短期预测,采用交叉验证集的方法来确定隐
6、层节点数,对输入变量进行敏感性测试,选出影响输出变量最重要的5个因素;基于RBF股市趋势预测,其中RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法;基于RBF神经网络的股市预测建模方法,采用遗传算法训练RBF网络的参数、权重。从以上资料可以看出,近年来多数文献把研究重点放在具体的网络拓扑结构设计和相应的学习算法的优化,及选择对股价有显着影响的输入变量,来减少预测误差。这些方法都是以实际股价作为网络的预测。而本文提出的方法是以相邻两天的股价差价作为网络的预测。实验结果表明该方法的预测误差小,预测效果好,有望取代目前的以实际股价作为网络预测的方法。1
7、预测股价的神经网络模型1.1数据的准备6----------------------------------------------------精品文档值得收藏-------------------------------------------------------------------------------------------------------精品文档Word可编辑值得收藏------------------------------------------------对股市价格进行神经网络预测的基础是股市中大量的历史数据,
8、主要有每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交额和成交量等6个原始数据。本文选用对股价有显着影响的开盘价、收盘价、最高价、最低价作为网络输入。选取个股中国石化(60
