基于神经网络与遗传算法的股票智能预测

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1、西北了业大学硕}:学位论文摘要本文针对股票市场这一非线性系统进行了智能预测，整个系统包括三个部分:数据的预处理，即有效输入变量的选取;神经网络模型的建立;网络结构的全局优化:最后是应用仿真实例。从输入变量的选取到模型的优化都应用了新的方法，提出了新的解决思路，结果证明是有效而实用的，从理论、应用方面都有一定的价值。t，由模糊数学理论本身适合于解决股票市场这一高度非线性系统的特点出发，应用模糊曲线法进行了输入变量的选取，从影响股票价格的历史数据、技术指标、宏观变量等因素中识别出了有效的输入组合。该方法相较于以前的数理统计等方法

2、，不仅不需要繁复的计算量，而且从结果看，既选出了重要的变量，又排除了其中相关性很强的变量。2.利用BP神经网络建立预测模型，采用单隐层多输入单输出系统，预测股票价格未来六周的收盘价中期变化趋势。同时引入遗传算法对网络结构进行了网络连接权值与隐层结点的全局优化，有效的解决了神经网络隐层结点的选取问题，并且给出了最优的权值分布。3.对“东风汽车”个股与上证指数进行了预测仿真，结果证明本文的研究方法是实用而有效的。不仅简化了网络结构，而且提高了预测精度。关键词:神经网络，遗传算法，智能预测，模糊曲线，股票西北工业大学硕l:学位论文

3、AbstractThisdissertationfocusesonmiddle-termintelligentforecastingofstock.Thesysteminvolvesthreeparts:filterofinputvariables:NeuralNetworkforecastingmodeling;Optimizationofnetworkstructureandapplication.Thenewideasareappliedduringtheselectofinputvariablesandtheopti

4、mizationofnetwork.Theresultsareeffective.Thusinaword:theideasthatareputforwardarevaluablenotonlyintheorybutinapplication.1.Thefuzzycurvemethodisappliedforselectingthesimpleandeffectiveinputs.Becomparedwiththeotherstatisticmethods,itdon'tneedhugecomputationanditsele

5、ctnotonlythemostimportantinputsbutremovethemostrelativevariables.2.ANNmodeling.Themodelissinglehiddenlayer,multi-inputsandsingleoutputsystem.Theoutputisthepricetrendoffuturesixweeks.GAisappliedtosolvethequestionofhiddenlayercrunodesandselecttheconnectcoefficients.3

6、.Theapplicationofthemethods.Thepaperforecastpriceoffuturethirtiesdaysof"Dong-fengStock"and"shanghaiStockIndex".ThemethodnotonlyoptimizethestructureandmodulusofANN,butimprovetheforecastprecision.Keywords:neuralnetworks,geneticalgorithm,intelligentforecasting,fuzzycu

7、rve,stock西北工业大学硕L学位论文第一章、绪论股票市场是一个高度复杂的非线性系统，进行股票市场的建模与预测，需要多种理论的指导，包括数理统计理论，人工智能理论，经济学理论，非线性动力学理论等。本章介绍进行股票预测的研究意义，国内外股票预测理论的发展研究现状，总结不同方法的优缺点，确定研究的方法思路，明确作者的主要工作和论文的章节安排。，.，股票预测的研究意义股票市场是经济的“晴雨表”和“报警器”，其作用不仅被政府所重视，更受到广大投资者的关注。对股票投资者来说，未来股价变化趋势预测越准确，对利润的获取及风险的规避就越

8、有把握;对国家的经济发展和金融建设而言，股票预测研究同样具有重要作用。因此对股票内在性质及预测的研究具有重大的理论意义和诱人的应用前景。截至2004年10月，中国境内的上市公司已达1387家，总股本己达7134.98亿股，市场融资总额己达11314.08亿元，在美国股市中，这一过程却经历了