神经网络集成股票市场预测研究
股票市场预测中基于深度神经网络的模型研究
股票市场预测中基于深度神经网络的模型研究股票市场的预测一直以来都是投资者和研究者关注的焦点。
随着科技的进步和数据的积累，深度神经网络成为了股票市场预测的一种有力工具。
本文将探讨基于深度神经网络的股票市场预测模型的研究进展，并分析其优势和不足之处。
近年来，深度神经网络在许多领域取得了重大突破，包括自然语言处理、图像识别和语音识别等。
这些成功案例刺激了研究人员对于将深度神经网络应用于股票市场预测的兴趣。
深度神经网络能够通过学习海量数据中的模式和规律来进行预测，理论上具备优秀的预测性能。
基于深度神经网络的股票市场预测模型通常包含两个关键组成部分：输入层和输出层。
输入层用于接收相关的市场数据，如股票的价格、成交量和技术指标等。
输出层则用于预测股票价格的未来走势。
中间的隐藏层则是深度神经网络的核心部分，负责提取和学习特征。
隐藏层的数量和节点数目决定了神经网络的深度和复杂度。
目前，研究者们提出了不同类型的基于深度神经网络的股票市场预测模型。
其中，常用的模型包括BP神经网络、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
BP神经网络是最基础的深度神经网络模型，通过前向传播和反向传播算法来训练模型。
然而，BP神经网络的缺点是容易陷入局部最优解。
相比之下，卷积神经网络更适用于图像数据的处理，将其应用于股票市场预测需要对数据进行特征提取。
而LSTM则是一种特殊的循环神经网络，可以有效地处理时间序列数据，适用于股票市场中存在的时序性。
基于深度神经网络的股票市场预测模型具有以下优势。
首先，它们具备很强的非线性建模能力，可以捕捉到股票市场中复杂的非线性关系。
其次，深度神经网络能够自动学习和提取数据中的特征，无需过多的人工干预。
这使得预测模型更加具有泛化能力，能够适应不同时间段和市场情况的变化。
第三，基于深度神经网络的预测模型可以处理大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
这意味着研究者们可以利用更多的信息来提高模型的预测准确性。
基于神经网络的股票市场预测研究
基于神经网络的股票市场预测研究一、引言随着互联网和计算机技术的不断发展，股票市场成为了重要的投资手段之一。
股票市场的波动性大，不确定因素多，因此对股票市场的预测一直是投资者们关注的焦点。
传统的股票预测方法主要基于市场、政治、经济等因素的分析和预测，但这种方法不仅需要大量统计和经验研究，而且存在非常大的误差。
近年来，随着神经网络技术的发展和应用，基于神经网络的股票市场预测研究逐渐成为热门的研究领域，在投资领域应用也越来越广泛。
本文将从神经网络的基本原理、方法、应用和发展等多个方面，综述基于神经网络的股票市场预测研究现状和趋势。
二、神经网络技术原理神经网络技术是一种模拟人类神经系统来解决问题的群体智能技术，其训练模型的过程很类似于人类的学习方式。
神经网络技术由多个神经元相互连接而成，每个神经元有多个输入和一个输出，通过变换输入单元的信号输出一个新的信号，这个信号再作为另一个神经元的输入。
神经元之间的相互连接具有不同的权值，通过不断调整这些权重来优化神经网络的预测效果。
神经网络技术已经成功应用于语音识别、图像识别等领域，并取得了很好的效果，因此被广泛应用于股票市场预测研究。
三、基于神经网络的股票市场预测方法1、BP神经网络预测方法BP（Back Propagation）神经网络模型是目前最为广泛应用的一种神经网络模型。
BP神经网络通过训练将历史股票价格数据输入神经网络模型，不断调整神经元之间的连接权值来达到预测股票价格的目的。
在模型训练的过程中，常常采用梯度下降算法来进行权值更新，通过调整神经网络的参数来逐渐提高模型的预测能力。
2、RBF神经网络预测方法RBF（Radial Basis Function）神经网络模型是一种比较新的神经网络模型，不同于BP神经网络需要多次迭代训练，RBF神经网络只需要一次训练就可以达到较好的预测效果。
RBF神经网络模型采用径向基函数，即根据样本点之间距离的大小来调整神经元之间的权重。
基于人工神经网络的股票价格预测技术研究
基于人工神经网络的股票价格预测技术研究一、引言作为外在经济变化的重要指标之一，股票价格对于投资者和政策制定者匪浅的意义。
然而，由于股票价格受多种因素影响，其预测难度大，传统的数学建模方法往往难以精确地预测股票价格的变化趋势。
而利用人工智能技术进行股票价格预测，尤其是应用人工神经网络，可以更全面地考虑数据之间的关系，从而提高预测精度。
本文旨在探讨基于人工神经网络的股票价格预测技术。
二、人工神经网络简介人工神经网络(Ann)是一种仿生模型，它模拟一个由简单单元相互连接的生物神经网络，以便反映出生物思维模式。
在人工神经网络中，一个节点对应一个神经元，一层节点对应一层神经元，每个神经元的输出值也影响到下一层神经元的计算结果。
人工神经网络的学习过程，就是不断地把输入数据进行反复传递、调整每个节点的权值和偏差，慢慢调整网络的参数，直到达到期望的输出值。
三、基于人工神经网络的股票价格预测技术研究1. 数据预处理在使用人工神经网络进行股票价格预测时，首先需要进行数据预处理。
数据预处理的目的是为了排除掉各种干扰因素，以及在保证数据完整性的前提下，去除数据的冗余信息和异常值。
常用的方法包括数据规范化、数据平滑和数据清洗等。
2. 网络架构设计网络架构的设计是影响预测精度的重要因素之一。
基于人工神经网络的股票价格预测通常采用多层感知器(MLP)模型。
这种模型由输入层、多个隐藏层和输出层构成。
每个层都由多个神经元组成，每个神经元都与分别与上一层和下一层的所有神经元相连。
3. 神经网络参数的训练和调整人工神经网络的参数训练是通过误差反向传播算法来实现的。
这是一个基于梯度下降的算法，它计算出整个网络的误差，并将误差反向传播到每个神经元，然后根据误差大小调整连接权值。
参数的训练和调整需要选择合适的学习率和合适的迭代次数，以达到预期的目标。
4. 数据集的划分和评估数据集的划分和评估是人工神经网络进行股票价格预测时的重要步骤。
在训练模型之前，需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。
神经网络在股票市场预测中的应用
神经网络在股票市场预测中的应用2021年初，全球疫情影响下的经济形势异常复杂，导致股票市场行情一波三折。
对于投资者来说，如何进行科学合理的股市预测显得尤为重要。
近年来，由人工智能技术驱动的神经网络技术在各领域取得了长足进展，股票市场预测领域自然也不例外。
本文将从理论基础、应用案例、局限性等方面为您介绍神经网络在股票市场预测中的应用。
一、理论基础神经网络是一种基于生物学神经网络，利用计算机模拟人脑工作方式的技术。
它可以通过对数据的学习和训练，建立数据与结果之间的映射模型，从而实现对未知数据的分类和预测能力。
在股票市场预测中，神经网络可通过对大量历史数据的学习，建立股票价格与市场因素（政策、经济指标等）之间的关系，从而对未来市场走势进行预测。
二、应用案例神经网络在股票市场预测中的应用已经有了不少成功案例。
例如，金融机构利用神经网络对美国股票市场进行预测，根据历史交易数据和新闻报道等信息，预测未来市场走势，提供投资策略。
此外，某些人工智能公司也通过自研算法，搭建AI交易系统，通过神经网络对股票市场进行预测，实现了稳定的高收益。
三、局限性然而，神经网络在股票市场预测中并非完美无缺，也存在一些局限性。
首先，神经网络需要大量数据进行训练，若数据量不足或数据拟合不够精确，很容易导致预测偏差。
其次，虽然神经网络具备自主学习能力，但是若网络结构设计不合理或训练方式不当，也会导致失效。
最后，股票市场受多种因素影响，如政策、波动性、信息发布等，还有大量无法精确定量的因素影响市场走势，这些都是神经网络预测的难点。
四、结语总的来说，神经网络技术在股票市场预测中具备重要价值，但是对于从业者来说，如何科学合理地利用神经网络进行预测仍需考量。
因此，不仅需要深入理解其理论基础，更需要结合实际场景进行灵活运用，并注意其局限性，不盲目追求数据拟合度，保持数据模型的透明度和可解释性，才能做到真正科学合理地利用神经网络进行股市预测。
神经网络在股票预测中的应用研究的开题报告
神经网络在股票预测中的应用研究的开题报告一、研究背景：随着人类社会的不断进步与发展，股票市场已经成为了现代经济活动中的重要一环，而股票市场中的股票价格波动也受到了广泛的关注和研究。
人类历史上股票市场的发展已经经过了长期的演化和变革，各种投资理念和投资策略也层出不穷。
然而，股票市场受到了许多复杂因素的影响，包括经济、政治、技术和市场等等。
这些因素的变化使得股票市场异常复杂，使得投资者很难预测股票价格的走势以及从市场中获得最大利润。
因此，股票预测在金融领域中非常重要。
目前，传统的股票预测方法主要包括技术分析和基本面分析。
在这两种方法中，技术分析的理论研究更加成熟，而基本面分析则更加关注公司的利润、营收、资产和负债等情况，而较难预测。
但是，传统的股票预测方法存在局限性，主要表现在以下几个方面：1. 投资者需要花费大量时间和精力去分析历史数据，并且需要不断跟踪和更新。
这种方法容易受到市场变化的影响，不能够全面有效地预测股票价格的变化。
2. 传统的股票市场预测方法主要基于数学统计分析，对于大量的非线性问题处理能力较差，难以应对非线性的股票价格变化。
3. 传统的股票预测方法出现了主观性质，大多数预测结果依赖于分析师的经验和判断，并且有时还会产生偏差和误导。
因此，随着计算机技术的不断发展，利用机器学习技术来预测股票价格，提高预测准确性的趋势越来越明显。
其中，神经网络作为一种非线性模型，已经成功应用于多个领域，在股票预测中应用也取得了些许成果，然而，神经网络股票预测方法在如何捕捉多个因素之间的关系以达到更好的预测效果，以及如何进一步改进预测效果等方面还需深入研究。
二、研究目的：本研究旨在将神经网络技术应用于股票价格预测中，以提高股票价格预测的准确性、可靠性和效率，具体目的如下：1. 系统地探究神经网络股票预测方法的理论基础，综合比较神经网络与传统方法在股票预测方面的区别和优劣之处。
2. 构建和优化不同类型的神经网络，探讨不同网络结构与算法对股票价格预测准确性的影响。
神经网络在股票价格预测中的应用研究
神经网络在股票价格预测中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，神经网络被越来越广泛地用于各种领域的预测与决策。
其中，股票价格的预测一直是许多投资者和研究人员所关注的热点问题。
在这篇文章中，我们将探讨神经网络在股票价格预测中的应用研究。
一、神经网络的基本原理神经网络是模仿人类神经元结构和功能而设计的一种计算模型。
它由许多相互连接的神经元构成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过权重对这些输入进行加权求和，通过激活函数产生输出，并向下传递给连接的下一层神经元。
通过不断地学习和调整各个神经元之间的权重，神经网络能够实现对输入数据的预测和分类。
二、神经网络在股票价格预测中的应用股票价格的预测一直是金融领域的热点问题。
由于股票价格受到许多因素的影响，如国际形势、经济政策、公司业绩等，使得股票价格的波动性较大，无法仅凭经验或传统预测模型进行精准的预测。
而神经网络具有强大的非线性建模能力和自适应性，因此被广泛地应用于股票价格的预测中。
1. 数据预处理在使用神经网络进行股票价格预测之前，首先需要对所选取的数据进行预处理。
对于时间序列数据，通常需要进行平稳性检验，即判断时间序列数据的均值和方差是否稳定。
如果发现时间序列数据不平稳，需要进行一定的差分操作。
同时，还需要进行数据的归一化处理，即将数据缩放到0-1的范围内，消除数据的绝对大小的影响。
2. 模型建立在进行神经网络建模之前，首先需要选取合适的网络结构，如选择网络的层数、每层神经元的数量、激活函数等。
对于时间序列数据，通常需要采用至少一个LSTM层的网络结构。
之后，需要将预处理过的数据集随机划分为训练集和测试集，以保证模型训练与测试的独立性。
在进行模型训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法。
如常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，而优化算法通常选择梯度下降等。
在训练过程中，可以通过交叉验证等方法对模型的准确性进行评估，以调整网络结构及优化参数，提高预测精度。
基于BP神经网络的股票预测研究
基于BP神经网络的股票预测研究随着互联网的发展，股票市场已经成为了人们日常投资的重要方式之一。
但是股票市场波动无常，人们如何在波动的市场中做出优质的投资呢？各种股票预测技术应运而生，其中基于BP神经网络的股票预测技术备受关注。
本文将对此进行深入探究。
一、BP神经网络基本原理BP神经网络是一种典型的前馈神经网络，它从输入层开始经过若干个隐藏层最终到达输出层。
我们假设我们要进行股票预测，使用BP神经网络进行训练和预测，那么需要将历史股票数据作为输入层的输入，对其进行加工和转换生成相关的输出。
在具体操作中，我们可以将历史的股票价格作为输入层的原始数据，经过归一化，标准化等处理后，将其输入到BP网络中进行训练。
在学习时，我们需要通过反向传播算法来更新网络的权值以及阈值，以达到对股票市场的学习和预测。
在BP神经网络预测股票时，输入层神经元代表着不同的股票信息（比如成交量、涨跌幅、市盈率等），而输出层神经元则代表着不同的预测结果（比如股票涨、跌或者持平）。
中间的隐藏层则可以理解为网络对不同的股票因素进行了分解和组合之后得到的结果。
二、BP神经网络的优势相较于其他的股票预测模型，BP神经网络具有以下几点优势：1、强大的非线性拟合能力：股票市场是非线性的，因此需要使用具有非线性拟合能力的模型进行预测。
BP神经网络通过隐层中的神经元对各个因素进行复杂的组合和拟合，从而更好地适应非线性特点。
2、适应性强：BP网络具有自适应性，在训练过程中可以不断地修正神经网络中的参数和结构，以达到更准确的预测结果。
3、可以处理大量的股票数据：股票市场的数据量巨大，BP神经网络可以高效地处理大量的数据，并从中提取有效的特征，从而达到更准确的预测结果。
三、BP神经网络预测股票的应用BP神经网络在股票预测领域有着广泛的应用，其中最常见的应用之一就是股票价格的预测。
通过历史股票数据的学习和预测，可以帮助投资者更好地了解市场的走势和趋势，从而实现优化的投资决策。
神经网络在股票预测中的应用研究
神经网络在股票预测中的应用研究股票预测一直以来都是投资者和分析师非常关注的话题。
股票市场的变化迅速而复杂，经过长时间的探索和研究，股票预测的有效性一直难以被确认。
然而，随着人工智能技术的发展，神经网络开始被应用于股票预测领域，为投资者和分析师提供了新的思路和方法。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，能够自动学习和适应特定任务。
在股票预测中，神经网络的应用基本上可以分为两步: 训练和预测。
训练神经网络需要大量的历史数据，并且需要准确的数据预处理。
数据预处理可以包括数据清理、异常值检测和缺失值处理等步骤。
历史数据越多，神经网络的准确性就越高。
在训练之前，需要将样本分为训练集和测试集。
训练集用于训练，测试集用于评估训练结果的准确性。
预测是神经网络在股票预测中的核心应用。
预测的过程比较简单，只需要将新的数据输入到训练好的网络中，即可得到预测值。
预测结果可以是股票价格、成交量等多个维度的值。
神经网络在股票预测中的应用已经有了一定的成果。
以股票价格预测为例，神经网络可以将历史数据的特征提取出来，通过学习历史趋势来预测未来的趋势。
同时，它还可以识别股票价格的波动及时作出调整。
很多学者还基于神经网络建立了股票交易策略，通过网络模型的优化，实现买入卖出的自动化。
然而，神经网络在股票预测中也存在着一些问题。
首先，对于大规模的股票市场，神经网络很难处理。
其次，神经网络需要大量的计算资源和时间，因此需要强大的计算能力和存储能力。
尽管存在一些问题，神经网络仍然是股票预测中一种非常有前途的技术。
这一领域的研究已经成为了人工智能领域的热门话题之一。
未来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络在股票预测中的应用将会越来越广泛。
总之，神经网络在股票预测中的应用虽然存在一些问题，但是已经取得了一定的成果，并且具有非常大的发展潜力。
对于投资者和分析师来说，研究神经网络在股票预测中的应用，将为他们提供更有效的决策支持。
基于神经网络的股票市场预测技术研究
基于神经网络的股票市场预测技术研究股票市场一直是投资者和经济学家研究的热门领域。
对于投资者来说，准确预测股票市场的未来走势是尤为重要的。
而现在，随着人工智能技术的兴起，基于神经网络的股票市场预测技术成为越来越多人关注的焦点。
什么是神经网络？首先，我们需要了解什么是神经网络。
神经网络是一种类似于人脑神经元的计算机系统，可以学习、识别模式并进行预测。
神经网络通常由一些简单的处理单元（也被称为“神经元”）组成，这些神经元通过学习和适应性实现信息处理。
如何使用神经网络预测股票市场？神经网络可以用于预测股票市场的未来走势。
以下是一些基本原则：1. 数据收集：神经网络需要大量时间序列数据来进行学习和预测。
这些数据可以包括股票价格、交易量、财务数据等。
2. 数据准备：准备数据是神经网络预测最重要的步骤之一。
需要对数据进行处理、转换以及规范化处理。
这样做可以让数据更适合神经网络的学习和预测。
3. 神经网络的构建和训练：构建和训练神经网络是预测股票价格的关键。
神经网络需要按照一定的规则和结构设计。
训练的目的是让神经网络能够对未来数据进行预测。
4. 预测：预测是最关键的步骤，正确的预测可以使投资者获取更准确的股票市场信息。
神经网络预测股票市场的优点与传统方法相比，基于神经网络的股票市场预测技术具有以下优点：1. 神经网络能够通过学习和适应模式改变预测结果，具备强大的记忆能力。
2. 神经网络可以自动识别和适应未知的股票市场情况，并能自己训练。
3. 神经网络对于大量、复杂的数据具有处理能力。
4. 神经网络可以自动将高维数据降维为低维数据，提高预测准确度。
神经网络预测股票市场的不足那么，基于神经网络的股票市场预测技术也存在着一些缺点，比如：1. 预测依赖于历史数据，无法完全预测未来。
2. 预测过程极度复杂，涉及到多个参数的调整和训练迭代次数。
3. 如果预测的数据不准确，预测结果也会不准确。
结论基于神经网络的股票市场预测技术可以为投资者提供更多准确、全面、快速的股票市场信息。
基于神经网络的股票市场预测模型
基于神经网络的股票市场预测模型股票市场预测一直是投资者和金融机构关注的重要问题。
随着人工智能和机器学习的发展，神经网络成为一种广泛应用于股票市场预测的方法。
本文将探讨基于神经网络的股票市场预测模型的原理、优势和应用。
一、神经网络的原理神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。
它由许多神经元（或称为节点）和连接这些神经元的权重组成。
神经网络通过学习适应不同数据集的关系模式，从而实现预测功能。
其中，前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最常用的一种类型。
前馈神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，输入数据经过隐藏层的处理和转换，最终输出预测结果。
在每一层之间的神经元之间有连接权重，这些权重通过反向传播算法进行调整，以最小化预测误差。
通过多次迭代训练，神经网络可以逐渐提高预测准确性。
二、基于神经网络的股票市场预测模型的优势相比传统的股票市场预测方法，基于神经网络的模型具有以下几个优势：1. 尝试捕捉非线性关系：神经网络可以捕捉非线性的关系和模式，这在股票市场的预测中非常重要。
股票市场的涨跌往往受到多种因素的影响，而这些因素之间的关系往往是非线性的。
传统的线性模型难以捕捉到这些非线性关系，而神经网络可以通过隐藏层的转换和调整学习到更复杂的模式。
2. 数据处理能力强：神经网络对于大量数据的处理能力强大。
股票市场的数据量庞大且复杂，包括股价、交易量、财务数据等。
对于这些数据进行特征提取和处理，传统的方法往往需要大量的人工参与和专业知识。
而神经网络能够自动从原始数据中提取有效的特征，并进行组合和转换，从而提高预测准确性。
3. 自适应性强：神经网络具有较强的自适应性，可以根据外部环境的变化自动调整权重和模型结构。
股票市场的情况时刻变化，市场因素、经济数据、政策等都会对股票价格产生影响。
传统的模型通常需要人为干预和调整参数，而神经网络可以自动学习和调整，适应市场的不断变化。
基于神经网络算法的股票交易预测研究
基于神经网络算法的股票交易预测研究股票交易一直是人们关心的话题，因为股票作为一种金融产品，有着巨大的投资价值。
股票市场的变化不仅影响着投资者的财富，也带动了整个经济的发展。
然而，在股票市场中，预测股票的涨跌趋势并不是一件容易的事情。
因此，一些专家学者开始研究利用神经网络算法进行股票交易预测。
一、什么是神经网络算法？神经网络算法，又称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是模拟人脑神经元之间的电信号传递进行信息处理的一种方法。
神经网络算法的主要机制是训练模型，使其从历史数据中学习出关联性，并将其应用于未来数据的预测中。
神经网络算法的学习过程涉及到多个节点和层次，通常包括输入层、隐藏层和输出层等。
在每个节点中，都包含一定的权重和偏差，这些参数会在反向传播算法中进行调整，以达到模型优化的目的。
二、神经网络算法在股票交易预测中的应用神经网络算法具有一定的优势，可以与传统的统计方法相结合，进行有效的股票交易预测。
在传统的方法中，通常将历史数据进行统计分析，再进行趋势预测。
而神经网络算法能够更好地捕捉历史数据中的非线性关系，从而提高预测的准确性。
在利用神经网络算法进行股票交易预测时，通常需要进行以下步骤：1、获取数据：从数据源（如股票行情网站）中获取历史数据。
2、数据清洗：对数据进行预处理，包括去除异常值、处理缺失值等。
3、数据分析：对数据进行分析，包括时间序列分析、相关系数分析等。
4、模型建立：建立模型，包括数据分割、训练、参数调整等。
5、预测与评估：进行预测，同时评估模型的性能，包括预测准确率、回报率等。
三、神经网络算法的限制尽管神经网络算法有着很好的预测效果，但也存在着一定的限制。
1、黑箱问题：神经网络算法本身具有一定的不透明性，即我们无法直接得知其内部参数和机制。
因此在实际应用中，需要对模型进行解释和解读，防止出现错误判断。
2、训练数据问题：神经网络算法的准确性与训练数据的质量和数量有直接关系。
人工神经网络在股票市场预测中的应用研究
人工神经网络在股票市场预测中的应用研究一、绪论股票市场是一项高风险高回报的投资领域，股票价格极易受到国家政策、宏观经济、公司业绩等因素的影响。
因此有很多学者借助人工智能技术，尤其是人工神经网络模型，在股票市场预测方面进行了广泛的研究。
本文旨在探讨人工神经网络在股票市场预测中的应用研究。
二、人工神经网络模型人工神经网络模型是一种从神经系统中的神经元概念中发展出的模型，用于模拟人类大脑的工作过程，具有非线性、并行、自适应等特点。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，层与层之间的所有节点都互相连通。
其输入层接受外部数据，输出层输出结果，中间的隐藏层可用于提取特征。
通过输入层将数据输入神经网络，经过各层的传递和变换，最终得到预测结果。
三、人工神经网络在股票市场预测中的应用1. 股票价格预测股票价格是股票市场的核心指标，预测股票价格波动是投资者所关注的关键问题。
人工神经网络模型在预测股票价格方面表现出了很好的性能。
它能够处理大量的时间序列数据，包括公司财务数据、经济指标、政治事件等，通过对股票价格的历史走势建立模型，预测未来股票价格的波动趋势。
2. 技术指标预测技术指标是股票市场中常用的分析工具，通过分析股票价格的走势、量能等指标进行股票市场的分析和预测。
人工神经网络模型能够处理多维数据，包括技术指标预测数据，通过对技术指标的历史数据建立模型，预测未来技术指标的波动趋势。
3. 股票交易策略优化股票交易策略是股票投资中非常关键的因素。
人工神经网络模型可以通过对市场数据的建模，确定最优的赢利策略。
具体而言，它能够通过模型的输出结果，对股票买卖的策略进行优化，提高投资者的投资收益。
四、人工神经网络在股票市场预测中的优势1. 适合处理大量数据：人工神经网络模型能够处理大量的数据，并从中提取出有用的特征，使得预测结果更加准确。
2. 非线性模型：人工神经网络模型不是线性模型，能够更好地对复杂的非线性关系进行建模。
3. 可适应性强：人工神经网络模型具有自适应的特点，能够根据不同的市场状况自动调整模型参数，提高预测准确性。
基于神经网络的股票市场预测模型构建
基于神经网络的股票市场预测模型构建随着科技的快速发展和信息的爆炸式增长，股票市场投资者对于利用先进技术进行准确预测股票价格的需求不断增加。
神经网络在模拟人脑思维的同时，具有处理大数据和复杂问题的能力。
因此，基于神经网络的股票市场预测模型正日益成为投资者们关注的热点。
一、神经网络的概述神经网络是一种模拟人脑中神经元间相互连接和信息传递的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过不断调整连接权重和阈值来学习和模拟数据间的复杂关系。
神经网络具备自我学习和适应能力，可处理非线性问题。
因此，使用神经网络预测股票市场趋势可以更好地捕捉到市场的复杂性和非线性特征。
二、数据的获取与预处理股票市场的预测离不开可靠的数据。
为了构建准确的神经网络模型，我们需要获取足够的历史股票市场数据，包括股票价格、财务报表、公司新闻等。
同时，对这些数据进行预处理是必要的，包括数据清洗、归一化和特征提取等。
数据清洗可以排除异常值和缺失值的干扰，使数据更加可靠。
归一化可以将数据转化到相同的尺度，避免数据间的量级差异对模型造成影响。
特征提取可以从大量的数据中筛选出对股票价格预测有用的特征，提高模型的预测能力。
三、神经网络模型的构建神经网络的构建涉及到选择合适的网络结构、激活函数和损失函数等。
对于股票市场的预测，在隐藏层的选择上，可以采用多层感知机（MLP）和长短期记忆网络（LSTM）等。
多层感知机是一种经典的前向反馈神经网络，适用于处理一维数据。
LSTM则是一种递归神经网络，适用于处理时间序列数据。
根据实际情况选择合适的网络结构可以提高模型的拟合能力。
激活函数决定了神经元的输出结果，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
不同的激活函数具有不同的性质和适用范围，需要根据实际需求进行选择。
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等。
选择合适的损失函数可以提高模型的精度和稳定性。
基于神经网络的股票市场预测模型
基于神经网络的股票市场预测模型股票市场一直是投资者非常关注的领域，不少人都希望能够利用各种方法提高自己的收益。
而在当今时代，人工智能已经逐渐成为一种新的预测手段，其中基于神经网络的股票市场预测模型更是备受关注。
下面将从神经网络及其在股票市场预测中的应用两个方面来探讨此模型。
一、神经网络神经网络，也称人工神经网络，它是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型。
神经网络通过将输入数据经过训练而获取一套规则，能够对未知数据做出预测。
目前常见的神经网络包括前馈网络、循环网络与卷积网络等。
基于神经网络的股票市场预测模型会利用多个神经网络，从中搜索最佳的神经网络模型。
测试数据会分为训练集、验证集和测试集，每个数据都会被分配一个权重，权重越高代表这个数据更加关键。
训练会将对应的目标值传入网络中，目标值则代表将要被学习预测的值。
训练完毕后，可以通过神经网络对未来数据做出预测。
二、基于神经网络的股票市场预测模型基于神经网络的股票市场预测模型，是一种利用神经网络进行股票市场预测的模型。
在该模型中，从历史数据中找寻规律性，结合当前市场的实时情况，进行预测。
这种模型的优点在于，它不像传统的统计学方法需要先知道股票市场波动的概率分布，而是可以通过神经网络学习市场背后的规律性。
此预测模型考虑到了多种因素，如技术指标、市场交易信息以及微观经济事件等，评估出每个因素的重要程度，将这些因素作为输入数据在神经网络中进行训练。
模型的建立需要经过以下几步：1. 数据获取：获取历史股票市场数据以及当前市场情况；2. 数据清洗：对于获取的数据进行清洗和处理，将其中的噪声去除；3. 特征选择：从中选择一些特定的特征，如指标、价格走向等，供训练集使用；4. 神经网络构建：有许多种网络模型，如前馈网络、循环网络和卷积网络等，可以根据数据的特性选择适当的网络结构；5. 训练数据：将数据分为训练数据与测试数据，从中学习市场的规律性，训练网络；6. 预测：通过模型预测市场情况，并输出预测结果。
基于神经网络的股票市场趋势预测技术研究
基于神经网络的股票市场趋势预测技术研究股票市场是一个充满了变数的领域，其价格每时每刻都在变化。
更何况，我们既无法掌握股票市场的动态，也无法预测其未来的趋势。
因此，许多机构和个人都参与到股票市场的投资当中，以期获得更多的利润。
与此同时，计算机科学领域的专家们也在积极研究如何利用技术手段来预测股票市场的未来趋势。
神经网络技术是其中一个备受关注的方向，下文将对其进行探秘和讨论。
首先，让我们了解一下神经网络技术是什么。
神经网络，是一种从生物神经网络得到启发并发展而来的人工智能算法。
它的本质就是一类从一个通用函数中自适应地学习输入输出样本映射的模型。
简单来说，神经网络提供了一种基于数据训练的方法，能够从样本数据中学习到实际映射关系，然后应用于对新数据的预测。
此外，神经网络具有非常好的非线性映射能力和处理数据的鲁棒性，因此得以广泛应用于各个领域的数据挖掘问题中。
接下来，让我们来探讨神经网络技术在股票市场趋势预测方面的应用。
股票市场的投资首先需要深入理解市场影响因素和运动规律。
在此基础上，我们需要一种准确可靠的预测技术来帮助我们更好地把握投资机会。
人工智能领域的专家们已经开始研究如何利用机器学习和神经网络技术，对股票市场进行预测。
针对股票市场的预测，我们首先需要找到股价的相关数据。
股票市场数据一般分为两类，即基本面数据和技术面数据。
基本面数据包括企业财务和业务数据，如收入、利润、利润率、资产、市值等。
而技术面数据包括股价和交易量等。
在这些数据中，股价和交易量是我们最为关注的。
之后，我们需要对数据进行处理和预处理，以便能够被神经网络算法所处理。
通常，我们首先需要对数据进行规范化处理，确保其符合神经网络的输入范围要求。
之后，我们可以将样本数据分成训练集和测试集。
训练集是用来训练神经网络的，而测试集则是用来评估训练后神经网络的预测准确性的。
在数据处理完毕之后，我们需要根据具体的预测模型来建立神经网络结构。
神经网络结构根据任务和数据的不同而不同。
基于卷积神经网络的股票市场预测研究
基于卷积神经网络的股票市场预测研究股票市场的预测一直以来都是投资者和研究人员们的关注焦点。
股票市场的复杂性和不确定性使得准确的预测变得非常困难。
然而，随着深度学习算法的发展，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的应用，股票市场的预测变得更加准确和可靠。
卷积神经网络是一种机器学习算法，它模仿了人类视觉系统的工作原理。
与传统的神经网络相比，卷积神经网络在处理图像和时间序列数据方面具有更好的性能。
因此，卷积神经网络在股票市场预测中具有巨大的潜力。
首先，在使用卷积神经网络进行股票市场预测之前，我们需要进行数据的准备和预处理。
通常情况下，我们会使用历史股票价格和交易量等数据作为输入。
这些数据会被分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
接下来，我们需要构建卷积神经网络模型。
一个典型的卷积神经网络模型通常包含卷积层、池化层和全连接层等部分。
卷积层负责提取输入数据中的特征，池化层用于降低数据维度，全连接层则用于分类或回归任务。
在股票市场预测中，卷积神经网络的卷积层可以通过学习股票价格和交易量等数据的空间和时间相关性来提取市场的特征。
通过多层卷积和池化操作，卷积神经网络可以逐渐抽象出更高层次的特征，从而更好地捕捉股票市场的规律和趋势。
除了卷积层和池化层，我们还可以在卷积神经网络中引入其他组件，以增强模型的性能。
例如，我们可以添加批量归一化层来加快网络的收敛速度和稳定性，或者使用残差连接来帮助模型更好地学习数据的表达。
在构建完卷积神经网络模型之后，我们需要选择适当的损失函数和优化算法。
对于股票市场预测任务，常用的损失函数包括均方误差和平均绝对百分比误差等。
优化算法则用于调整模型的参数，使得损失函数的值尽可能地小。
在训练过程中，我们会使用训练集的数据来更新模型的参数，直到模型收敛或达到事先设定的停止条件。
为了防止过拟合，我们可以使用正则化技术如L1正则化和L2正则化。
基于神经网络的股票预测技术研究
基于神经网络的股票预测技术研究第一章概述随着股票市场日益复杂和不确定的趋势，许多投资者在股票交易中遭受了损失。
股票预测技术的发展成为了解决这个问题的关键。
传统的股票预测方法主要依靠技术分析和基本面分析，但依赖于过去的数据，并且在复杂和不确定的市场中预测表现不佳。
神经网络技术的迅速发展为股票预测技术的发展带来了新的方法。
神经网络技术不仅能够分析过去的股票市场数据，而且可以考虑到时间序列和非线性关系等各种因素，提高了预测的准确性。
本文旨在探讨基于神经网络的股票预测技术的研究进展和应用情况。
第二章神经网络基础知识神经网络是一种模仿人类大脑神经元的计算模型。
神经网络的基本单元是神经元，神经元具有输入、输出和权重三个关键因素。
输入和权重被神经网络算法用来计算输出。
神经网络可以分为有监督学习和无监督学习两种类型。
有监督学习是将一组已知输出和输入训练样本输入神经网络，不断调整网络参数，以减小预测误差。
无监督学习不需要输出样本，而是通过神经网络自我组织来识别输入模式的结构特征。
第三章基于神经网络的股票预测技术神经网络技术已经广泛应用于股票预测中。
将历史数据输入神经网络中训练，可以建立模型来预测未来股票价格和趋势。
基于神经网络的股票预测技术主要分为两类：基于时间序列模型和基于深度学习模型。
3.1 基于时间序列模型的预测时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点。
时间序列分析将过去的数据序列推广到未来的预测。
时间序列就像情人节的巧克力，与时间有关，而且越早推出品味越好。
时间序列模型着重分析的是时间序列内在结构中的规律性、趋势、循环波动和随机性等特征，来确定未来趋势。
时间序列模型的预测结果具有较高的可靠性和精确性。
3.2 基于深度学习模型的预测深度学习技术是一种非线性处理方法，它模仿了人类的思维方式，依靠足够大的数据量来训练神经网络。
在股票预测中，深度学习模型能够学习和识别数据中的重要因素和特征，因此具有很大的应用潜力。
神经网络与机器学习技术在股票市场预测中的应用研究
神经网络与机器学习技术在股票市场预测中的应用研究一、引言股票市场一直是各大投资者和机构的追逐之地。
越来越多的人涌入这个领域，但股市却变得越来越复杂。
这个市场的变化快于人类的反应，人们很难准确地预测市场的走势。
然而，神经网络和机器学习技术的应用正在为股票市场预测带来新的可能。
二、股票价格的预测模型股票价格的预测一直是投资者和分析师关注的问题。
传统的预测方法包括技术分析和基本面分析。
技术分析是指通过观察历史股价图形，找出价格的走势模式，进而对未来价格进行预测。
基本面分析则是通过对公司的财务数据和业务情况进行分析，来预测公司的未来盈利能力，进而对股票的价格变化进行预测。
这些传统方法有其优势，但也存在着许多局限性。
近年来，机器学习和神经网络的应用在股票市场的预测方面逐渐受到关注。
机器学习可以通过计算机程序自主学习数据，识别模式并对未来进行预测。
神经网络则是一种基于类脑结构的数学模型，它可以通过自我学习、自我组织和自我适应来实现对复杂问题的预测和分类。
三、神经网络在股票市场的预测中的应用神经网络可以对复杂的数据集进行处理，并根据数据中暗含的模式进行预测。
在股市预测上，神经网络可以利用历史股价和各种宏观经济因素等数据进行股票价格的预测。
以往的数据集包括市场成交量、交易价格、企业财务数据等，但这些数据对于人类来说却很难看出其相关性和趋势。
神经网络可以通过将各种数据组合在一起，将其转化为可用的模式。
网络可以自主地学习数据，发现其中的关联性，这使得神经网络适用于预测股票市场的各种走势。
神经网络的一个优势是它能够自主发现数据之间的关联性。
这意味着神经网络可以识别对预测非常重要的信息，并将其视为对股票价格进行预测的重点。
在这方面，神经网络要比人类分析师更加优秀，因为股市涉及到许多变量和复杂的因素。
四、机器学习在股票市场预测的应用机器学习可用于股票市场预测的方法是多种多样的。
传统的方法是使用回归算法来寻找变量之间的相关性。
基于神经网络的股票市场预测模型设计与应用
基于神经网络的股票市场预测模型设计与应用股票市场一直以来都是投资者和交易者关注的焦点。
预测股票市场的变动趋势对于投资决策和市场交易至关重要。
随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为一种有效的预测模型开始在股票市场中应用。
本文将介绍基于神经网络的股票市场预测模型的设计原理和应用。
一、神经网络预测模型的设计原理神经网络是一种模拟人类神经系统运行机制的计算模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。
具体而言，输入层接收与股票市场相关的各种数据，隐藏层通过对输入数据进行一系列非线性运算和权值调整，最终输出层给出对股票市场的预测结果。
1. 数据预处理在建立神经网络模型之前，需要对股票市场的相关数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据标准化和数据划分。
数据清洗主要是对数据进行缺失值的填充和异常值的处理，以保证数据的准确性和完整性。
数据标准化是将不同尺度的数据转化为统一的标准尺度，以消除数据之间的量纲差异。
数据划分是将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于构建模型，测试集用于验证模型的预测能力。
2. 网络结构设计在设计神经网络的结构时，需要确定网络的层数和每一层的神经元个数。
一般来说，神经网络的层数越多，模型的拟合能力越强，但也容易造成过拟合问题。
神经元个数的选择应该根据实际情况和数据的复杂程度进行调整。
3. 激活函数选择激活函数在神经网络中起到了非线性映射的作用，常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数。
激活函数的选择应根据网络的特性和任务的需求来决定。
4. 权值初始化和参数优化权值的初始化是神经网络训练的关键，常用的初始化方法有随机初始化和Xavier初始化。
参数优化则通过反向传播算法对网络的权值进行调整，以使网络的输出尽可能接近实际值。
二、神经网络预测模型的应用基于神经网络的股票市场预测模型能够根据历史数据和市场情况，对未来一段时间的股票价格进行预测。
其主要应用包括以下几个方面：1. 股票趋势预测神经网络可以通过学习历史数据中的股票价格模式和市场趋势，对未来一段时间的股票价格进行预测。
神经网络模型预测股票指数研究
神经网络模型预测股票指数研究股票指数是衡量股票市场走势的重要指标，对于投资者具有重要的参考意义。
然而，股票市场变化的不确定性及复杂性，使得准确预测股票指数成为投资者普遍面临的挑战。
近年来，随着神经网络技术的迅速发展，越来越多的学者开始尝试利用神经网络模型来进行股票指数预测研究。
一、神经网络模型概述神经网络是一种以模拟人脑神经元之间的相互作用为基础，具有自我学习和自适应能力的计算模型。
它通过对输入进行反复处理，不断优化隐藏层和输出层之间的权值和偏置，从而达到实现复杂非线性映射的目的。
神经网络能够处理大量数据，并利用内部学习规律和历史数据进行复杂预测，因此被广泛应用于股票等金融预测领域。
二、神经网络模型在股票指数预测中的应用神经网络模型在股票指数预测中常常被用来预测股票指数的未来走势和趋势，帮助投资者进行正确的投资决策。
神经网络模型可以利用历史数据来预测未来股市的发展，以及将财经新闻、政策变化等因素纳入预测模型中，以更加精准、全面地预测股票指数走势。
三、神经网络模型预测股票指数的难点神经网络模型预测股票指数面临的主要难点在于数据量和数据的不确定性。
股票市场变化的不确定性很大，而且受到很多影响因素的影响，其中有很多因素是难以被量化的。
这就导致了神经网络模型在处理股票指数预测时难以直接利用历史数据进行预测。
另外，神经网络模型的质量和效果还受到模型结构、网络拓扑和参数设置的影响，因此需要不断地改进和优化来提高预测效果。
四、神经网络模型预测股票指数的优点与传统的统计学方法相比，神经网络模型具有以下优点：1. 能够自动学习和适应模型的变化；2. 可以自动发现数据之间的关联性和规律；3. 模型具有自增长、自动优化、自我学习等特点，被认为具有更好的预测能力；4. 神经网络模型预测方法不需要对数据做任何假设，具有更强的灵活性。
五、神经网络模型预测股票指数的实例分析以某股票指数为例，可以将历史数据分为训练集和验证集，训练集用于拟合神经网络模型，验证集用于验证模型的预测能力。
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神经网络集成股票市场预测研究姜波1，吴建生2山东工商学院数学学院, 山东烟台264005; 2.广西柳州师范高等专科学校, 数学与计算机科学系, 广西柳州545004）摘要：利用遗传算法的全局搜索能力，同时进化设计神经网络的网络结构和初始连接权，获得一组合适网络结构和初始连接权，再进行新一轮BP神经网络训练，生成神经网络的集成个体，采用二次规划计算方法，计算各集成个体的最优非负权系数进行最优组合集成，生成神经网络的输出结论，以此建立股市预测模型。
通过上证指数开盘价进行实例分析，计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好，易于操作。
关键词：遗传算法；神经网络；二次规划；中图分类号：F830.92 文献标识码：A 文章编号：1673-5382(2006)03-0059-07自从有股票交易以来，股市指数和股票价格的预测，成为学术界和证券界的一个重要问题，人们一直致力于研究股票市场行为的预测，希望能从中找到一些规律，从而使得损失最小化，收益最大化。
在传统的股票市场预测建模研究中，多元回归分析、时间序列分析、指数平滑等是最常见的方法。
股票市场是一个复杂的非线性动力学系统，它的预测是一个非线性函数值的估计和外推问题，而且市场行为受多种因素交互影响，具有显著的非线性、时变性特征，利用传统的统计预测技术，很难揭示其内在的规律。
近年来迅速发展起来的人工神经网络集成（Artificial Neutral Network Ensemble）方法，它具备很强的处理非线性问题的能力，并且可以显著地提高神经网络系统的泛化性能，因此它比一般的线性统计预测方法具有更好的预测能力。
本文利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权，并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权，再进行新一轮BP神经网络训练，生成神经网络的集成个体，最后用二次规划最优组合方法计算各集成个体的最优非负权系数进行最优组合集成，生成神经网络的输出结论，以此建立上证指数预测模型。
计算结果表明该方法预测精度高、稳定好，而且在实际预测中易于操做，具有一定的普遍适用性，是一种具有较高应用价值的预测方法。
一、遗传神经网络二次规划最优组合集成BP神经网络方法与传统的统计方法相比，具有自适应学习和非线性影射等优良性能已得到广泛认同，但是神经网络的初始连接权和网络结构的选择缺乏定量的客观方法，而适宜的网络结构是神经网络泛化性能的重要影响因素。
因此这也成为神经网络方法应用的重要技术障碍。
这些缺陷使得神经网络的训练样本和检测样本的输出具有不一致性和不可预测性，极大的限制了神经网络在实际预测中的应用。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是一种基于自然选择和遗传变异等生物机制的全局性概率搜索法。
近年来利用遗传算法提高神经网络的泛化性能是一个十分活跃的研究领域。
本文将用遗传算法进化设计三层BP神经网络的网络结构和连接权，遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖梯度信息，也不需要求解函数可微，只需要该函数在约束条件下可解，它尤适用于处理传统方法难以解决的复杂和非线性问题。
1.神经网络集成个体的生成遗传算法进化的神经网络集成方法的基本思想：改变BP算法依赖梯度信息的指导来调整网络权值的方法，而是先利用遗传算法全局性搜索的特点，寻找合适的神经网络初始连接权和网络结构，再对其进行传统BP神经网络训练，把训练后的结果采用二次规划最优组合集成。
遗传神经网络的进化问题数学描述如下：其中，x为训练样本，yk(t)网络的实际输出，yk(t)网络的期望输出，wij为输入层i节点到输出层j节点的权值，vjk为隐层j节点到输出层k节点的权值，θj为隐层j节点处的阀值，rt输出t节点处的阀值，f(x)为激活函数。
利用遗传算法求解如上的二次非线性规划问题。
定义适度函数为：具体实现步骤如下：⑴利用训练样本训练三层BP神经网络使其满足式（1），把其连接权中的最大值和最小值分别记为umax和umin，以该区间[umin-δ1,umax+δ2]（其中δ1,2为调节参数）作为连接权基本解空间。
⑵对基本解空间进行编码，其中编码生成的码串由控制码和权重系数码两部分组成。
控制码主要是控制隐节点的个数，它是由0－1组成的串，其中0表示无连接，1表示有连接，串长l1可由输入节点个数的0.5-1.5倍来确定。
而权重系数码主要是控制网络的连接权，采用浮点数编码，串长l2+mxl1+l1xn+n（其中m为输入节点的个数，n为输出节点个数）。
编码按一定的顺序级联成一个长串，每个串对应一组网络结构和连接权。
⑶初始群体由L个个体构成，每个个体由两部分组成，第一部分是串长为l1的0－1串；第二部分是区间[umin-δ1,umax+δ2]上的l2个均匀分布随机数。
⑷计算群体中每个个体的适应度，由控制码得到网络的隐节点个数，由权重系数码得到网络的连接权，输入训练样本，按照式⑵计算每个个体的适应度。
⑸保留群体中适应度最高的个体，它不参与交叉和变异运算，而直接将其复制到下一代。
对群体中的其它个体，采用轮盘赌选择法进行选择。
⑹对于控制码的交叉和变异采用基本遗传算法中的方法，在变异运算时，当某个神经元被变异运算删除时,相应的有关权重系数编码被置为0，而当变异运算增加某个神经元时,则随机初始化有关权重系数编码。
⑺生成新一代群体。
反复进行⑷～⑹，每进行一次，群体就进化一代，直到适应度满足要求或者达到总的进化代数（总的进化代数K）。
⑻把进化后的最后一代L个体全部解码,得到L组神经网络的连接权和网络结构，以其作为新的神经网络初始连接权和网络结构，再次利用训练样本进入新的BP神经网络训练，生成神经网络的集成个体。
2.集成结论的生成设为某一观测序列，为用m个模型得到的拟合序列，其中t=1,2,…,n; i=1,2,…,m。
由m个模型得到的预测值记为(i),k=1,2,…no，将这m个模型得到的组合预测值记为，即式中wi为第i个模型在组合预测中所占的权重系数，wi满足约束条件。
则组合预测模型的预测误差et(t=1,2,…,n)为：二次规划最优组合预测方法是依据拟合误差平方和最小，求出组合预测模型的权重系数wi，即wi为下式的解为求式（5）的解，用矩阵的形式表示式（5）为式中矩阵E称为信息阵。
引入Lagrange乘子后可求得式（6）的最优解为Wo=(E-1R)/(RTE-1R)。
但式（6）的最优解有时会出现负分量，而对负权重的解释存在争议。
为此，引入非负权重最优组合预测模型：由文献[1]可知式（7）存在唯一非负最优组合权重向量，而且非负权重最优组合预测方法的预测误差平方和不大于参加组合的各个单项预测方法的预测误差平方和中最小者。
根据非线性规划理论[2]，求得(7)式的最优解，以其作为各集成个体的权重。
以上的方法可以归纳为，先将训练样本通过遗传算法进化得到一组神经网络结构和网络初始连接权，之后作为新的神经网络的网络结构和连接权，再进行BP神经网络训练生成神经网络集成个体，最后利用二次规划最优组合方法计算各集成个体的最优非负权系数进行最优组合，生成神经网络的输出结论。
二、神经网络输入矩阵的构造BP神经网络泛化能力的提高需要从提高样本质量，但是神经网络本身并不提供如何构造神经网络学习矩阵的方法。
而如何建立合理的神经网络输入矩阵是神经网络建模的另一项关键技术问题，是保障预测模型具有良好泛化能力和进行实际应用的重要条件。
而且上证指数在收集过程中不可避免包含噪声，由此所建立的预测模型会失真，预测结果会出现偏差。
为了提高预测的准确率，需要减少数据序列中的噪声影响。
目前利用神经网络建立股市预测模型中，构造输入矩阵的方法主要可以分成两大类：一是利用混沌时间序列的相空间重构生成输入矩阵；二是利用上证指数的技术指标，如最高价、最低价、移动平均线（MA5）、随机指标K、相对强弱指标（RSI）等[3]。
本文采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）方法[4]对原始上证指数时间序列重构，并用均生函数（Mean Generating Function, MGF）方法[5]对重构序列构造均生函数延拓矩阵，以其作为自变量，原始上证指数时间序列作为因变量，再利用偏最小二乘（Partial Least-Squares Regression，PLS）方法[6]进行处理，提取对因变量解释最强的综合变量作为神经网络的输入因子，原始时间序列作为输出因子，具体操作过程见文献[7]。
三、实例分析本文选取从2004年4月5日到2006年2月6日共410个交易日的上证综合指数开盘价数据。
建立二次规划最优组合的遗传神经网络集成模型，并对后续30个交易日的上证的开盘价预测，检验预测模型的效果。
表1是两种模型对410个训练样本的拟合和对30个样本预测的各种统计指标，从表1的两个模型的拟合数据，以及图2、3可以看出BP模型、GA-BP模型对410个训练样本的拟合效果很好，能完全模拟上证指数开盘价的波动。
评价一个模型的优劣看其拟合效果是一个方面，但更重要的是看其预测效果的优劣，即神经网络的泛化能力。
表1 两种模型拟合和预测统计指标结果图1 BP模型的拟合效果图2 GA-BP模型的拟合效果图3 BP模型预测效果图4 GA-BP 模型预测效果这两种模型都是用SSA-MGF对上证指数开盘价的原始数据序列预处理得到的建模因子，再经过PLS方法对建模因子的数据进行分解和筛选，提取对原始序列解释性最强的综合变量建立的非线性模型,从表1的两个模型的预测数据,以及图3、4可以看出GA-BP模型无论是在趋势预测，还是预测精度方面明显优于BP模型。
同时我们也对上证指数的收盘价利用上述方法建模，结果同样表明，GA-BP模型均优于BP模型。
四、结论本文利用SSA-MGF方法对上证指数开盘价序列重构并延拓，以延拓矩阵作为自变量，原序列作为因变量，再利用PLS方法提取对系统解释最强的综合变量作为神经网络的输入因子，原始上证指数开盘价序列作为输出因子，建立二次规划最优组合的遗传-神经网络集成预测模型，通过对上证指数开盘价、收盘价的实例计算对比表明，该方法具有：⑴利用SSA-MGF 方法对原始数据降噪和重构，并利用PLS处理，提取对开盘价解释性最强的综合变量，建立上证指数预测模型，克服了以往的神经网络股市模型中，在利用众多技术指标时，无法有效确定神经网络的输入矩阵。
⑵利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计BP神经网络的结构和连接权，以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权，再进行新一轮BP神经网络训练，这种方法避免了一般神经网络依靠经验确定网络结构和初始连接权困难，克服了由于神经网络初始权的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡，以及网络极易陷入局部解问题。