基于PSO-BP神经网络的上证指数预测模型应用研究

《基于PSO-BP神经网络的上证指数预测模型应用研究》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、学校代号10532学号S151801466分类号密级1硕士学位论文基于PSO-BP神经网络的上证指数预测模型应用研究学位申请人姓名方思学培养单位金融与统计学院导师姓名及职称胡荣才副教授学科专业应用经济学研究方向量化投资论文提交日期2018年4月18日学校代号：10532学号：S151801466密级：湖南大学硕士学位论文基于PSO-BP神经网络的上证指数预测模型应用研究学位申请人姓名：方思学导师姓名及职称：胡荣才副教授培养单位：金融与统计学院专业名称：应用经济学论文提交日期：2018年4月18日论文答辩日期：2018年5月26日答辩委员会主席：胡宗义教授Re

2、searchonApplicationofShanghaiStockIndexPredictionModelBasedonPSO-BPNeuralNetworkbyFANGSixueB.S.(LanzhouUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEconomicsinAppliedEconomicsintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorAssociateProfes

3、sorHuRongcaiApril,2018基于PSO-BP神经网络的上证指数预测模型应用研究摘要随着国民经济的飞速发展以及市场经济的不断完善，股票投资成为了现代人投资理财中的一个重要部分。股价的走势直接影响着股票市场的稳定以及金融与经济的健康发展。成功的股价预测不仅有助于投资者获利，也有利于政府部门提供及时合理的市场指导与监管。然而股票市场是一个极其复杂的动态系统，不仅受公司自身发展的内部因素的影响，还受到宏观经济、投资者心理等复杂的外部因素影响。它所具有的非线性、动荡性、高噪声等特质决定了股价预测是一个困难而又复杂的过程。因此，如何准确预测股票价格是金融

4、界存在的一个重要而有价值的课题。神经网络通过模拟人体神经元结构，其具有较强的自学习、自组织以及记忆性，它能够从股票市场的历史数据和相关信息中预测股价未来的发展趋势。而反向传播神经网络（BPNN）是神经网络的一种能具有无限逼近非线性系统且拟合优度较为突出的模型。因此，BP神经网络适用于处理具有高度复杂性特征的股价预测性问题。本文详细阐述了BP神经网络的基本理论，并分析了其所依赖的梯度下降算法虽然在局部搜索能力较强，但具有全局搜索能力弱，权值易陷入局部极小的缺点；粒子群优化算法（PSO）在全局搜索的初始阶段，被证明能快速收敛且效果较好，但其缺点是局部搜索能力较弱

5、。基于这两者的优缺点，本文提出了一种将PSO算法与BP算法相结合，用于训练前馈神经网络权值的混合算法，并称之为PSO-BP算法。所得到的混合算法不仅可以利用PSO算法的强大全局搜索能力，而且可以利用BP算法强大的局部搜索能力。本文通过PSO-BP神经网络对上证指数收盘价进行实证分析，探讨了样本指标、数据的选取；网络的拓扑结构的构成；隐含层节点个数、学习因子及激活函数的选取等问题。同时，我们也给出了同样是智能混合算法的GA-BP神经网络算法并加以比较。实验结果表明，在模拟与预测的效果上，混合PSO-BP神经网络算法均优于GA-BP神经网络算法与BP神经网络算法

6、；且能够较为准确的预测出近一段时间上证指数的收盘价格与未来涨跌情况，模型有着良好的应用前景。关键词：BP神经网络；PSO算法；上证指数预测II硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofthenationaleconomyandthecontinuousimprovementofthemarketeconomy,stockinvestmenthasbecomeanimportantpartofmodernpeople'sinvestmentandfinancialmanagement.Thevolatilityofstock

7、pricesdirectlyaffectsthestabilityofthestockmarketandthehealthydevelopmentoffinanceandeconomy.Successfulforecastingofstockpricesandtrendshelpinvestorstomakeprofits,anditalsohelpsgovernmentdepartmentsprovidetimelyandreasonablemarketguidanceandsupervision.However,thestockmarketisanext

8、remelycomplexdynamicsystem