基于神经网络集成系统的股市预测模型
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。
基于BP神经网络的股市预测模型
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基于神经网络的股票价格预测算法研究
基于神经网络的股票价格预测算法研究股市波动无常，它既是投资者眼里的机遇，也是他们心中的恐怖。
对于投资者而言，找到一种适合自己的股票价格预测算法，即使不能完美预测股票走势，也可使自己的投资获得更高的成功率。
近年来，人工智能技术不断发展壮大，神经网络算法已逐渐应用于股票价格预测领域。
一、神经网络算法介绍神经网络（neural network）是一个信息处理系统，它模仿生物体神经网络结构和功能而建立的数学模型，主要由神经元（neuron）和突触（synapse）两部分组成。
这些神经元通过突触相互连接而形成大规模的神经网络，这种网络具有自适应、自学习、并且不需要人为干预的特点。
神经网络的学习过程依靠训练样本，将两种不同类型的数据输入系统中，经过多次学习和调整，神经网络能够达到预测未知数据类型的能力。
二、神经网络算法在股票价格预测领域的应用神经网络算法在股票价格预测领域的应用与投资者的需求密切相关。
投资人在进行股票交易时，往往需要对公告信息、市场及公司行业背景、股票历史等多方面进行分析。
传统的股价预测方法包括统计学模型、时间序列模型等，并不能完全实现投资人对于数据多方位的预测分析。
相对于这些传统的股价预测方法，神经网络算法具有更强的自适应性和无模型依赖性。
神经网络可以利用数据来确定规则、模式和趋势，具有强大的非线性建模和优化能力。
同时，神经网络算法中提供了不同的模型，可以处理短期、中期和长期的投资决策。
三、神经网络算法的优缺点分析神经网络算法在理论研究上具有独特的优势，它可以消除噪声、处理非线性特征、同时对丰富的数据建立不同的预测模型。
在实际应用中，神经网络算法也确实在股票预测方面取得了一定的成功。
但是同样的，神经网络算法也存在着一些缺陷。
首先，神经网络算法的结果缺少可解释性，使得其难以在实际应用中被广泛接受。
其次，神经网络的建模需要大量的数据，如果数据量不足可能会导致过拟合或欠拟合等问题。
此外，精确训练并没有得到充分考虑，如果神经网络所需要的数据的来源和运用方式不得当会影响其预测能力。
股票价格预测基于深度神经网络
股票价格预测基于深度神经网络随着人工智能和大数据技术的发展，股票预测也越来越被重视。
股票价格的变动对于企业和投资者都有着重要的意义，因此对股票价格的预测也成为了人们研究的热点。
这里我们将探讨股票价格预测基于深度神经网络的方法及其优缺点。
一、深度神经网络简介深度神经网络是一种受人类大脑启发的模型，它由多个神经元层组成，每一层都对应一组特征，并通过反向传播算法来训练模型。
深度神经网络的优点在于它能够学习到比浅层网络更复杂的特征，提高模型的精度。
二、传统股票价格预测方法传统的股票价格预测方法主要基于统计或者机器学习技术，如时间序列分析、ARIMA、SVM等。
这些方法较为简单，但是在实际应用中存在以下一些不足:1. 特征提取难度大，无法综合考虑多种影响因素；2. 对非线性数据的处理效果不佳；3. 无法适应数据增长和新数据的变化。
三、基于深度神经网络的股票价格预测方法相比传统方法，基于深度神经网络的股票价格预测方法具有以下优点：1. 能够利用多种数据源提取特征，如财报数据、新闻报道、社交媒体等；2. 可以处理非线性数据，对大量数据的处理能力更强，预测准确度更高；3. 适应数据增长和新数据的变化，对未知数据的处理能力更强。
四、深度神经网络在股票价格预测中的应用深度神经网络在股票价格预测中的应用主要分为三个步骤：特征提取、模型训练和预测。
1. 特征提取特征提取是深度神经网络的关键步骤之一，其目的是将原始数据转化为具有代表性的特征。
在股票价格预测中，可以利用多种数据源进行特征提取，如股票历史价格、交易量、财报数据、新闻报道、社交媒体等。
这些数据源都反映了不同的影响因素，可以综合考虑来提高预测准确度。
2. 模型训练在深度神经网络中，模型训练需要进行多次迭代，通过反向传播算法来不断调整神经元之间的权重和偏置，以提高模型的精度。
在股票价格预测中，可以利用历史数据进行模型训练，同时可以结合监督学习和强化学习等方法来提高模型的泛化能力。
基于神经网络的股票预测模型
基于神经网络的股票预测模型一、前言股票市场变化无常，预测股票价格走势一直是金融领域的一个重要研究方向。
以往的股票预测模型主要采用统计学方法，如ARMA、ARIMA、GARCH等，它们在一定程度上可以解决预测问题，但是难以处理非线性、非平稳的时间序列数据。
近年来，神经网络模型逐渐成为处理时间序列数据的主流方法，它可以更好地对于数据进行拟合，提升预测效果。
二、神经网络模型神经网络是一种模仿人脑结构和功能的数学模型，模拟了生物神经元相互连接的过程。
神经网络模型输入层接收股票相关数据，隐层通过对数据的特征提取和转换，输出层得到对应的股票价格预测结果。
目前神经网络模型用于股票预测的较为常用的有BP神经网络和RNN神经网络。
1. BP神经网络BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它的网络结构包含一个输入层、若干个隐层和一个输出层。
该神经网络通过反向传播算法来优化神经网络权值，不断减小预测误差。
BP神经网络适合处理线性可分问题，但是该模型不能处理序列数据。
2. RNN神经网络RNN神经网络相比于BP神经网络，具有更加强大的处理序列数据的能力。
与BP神经网络仅能处理静态数据不同，RNN 神经网络可以将过去时刻的输出作为当前时刻的输入，从而可以更好地捕捉时序结构。
但是，RNN神经网络存在梯度消失和梯度爆炸的问题，限制了其应用范围。
为了解决这个问题，LSTM网络和GRU网络进行了提出和改进。
三、利用神经网络预测股票价格神经网络模型可以提取输入数据的非线性特征，并输出对应的股票价格预测结果，其预测效果受到多种因素的影响。
以下是基于神经网络的股票预测模型应用的必要步骤。
1. 数据预处理数据预处理是整个预测模型的基础，可应用不同的数据处理技术提升预测的可靠性。
首先要将所采集到的数据集按照时间顺序进行排序，并确保数据没有误差。
其次，需要对数据进行缩放，通常采用Min-Max方法将数据归一化到0-1之间。
正常情况下，数据归一化后更有助于提高预测精度，尤其是对于采集到的数据量范围较大的数据集。
基于LSTM的股市预测模型
基于LSTM的股市预测模型股市预测一直以来都是金融领域中的一个重要课题，投资者和决策者都希望能够准确预测股市的走势，以便做出正确的投资决策。
随着人工智能技术的不断发展和应用，基于LSTM（长短期记忆网络）的股市预测模型成为了研究者们关注的焦点。
本文将深入探讨基于LSTM的股市预测模型，分析其原理、优势、应用以及存在的挑战。
首先，我们来了解一下LSTM。
LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），其主要解决了传统RNN存在的长期依赖问题。
传统RNN在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，导致难以捕捉到长期依赖关系。
而LSTM通过引入记忆单元和门控机制，有效地解决了这个问题。
基于LSTM的股市预测模型利用历史数据来训练神经网络模型，并通过学习历史数据中隐藏在其中的规律和趋势来预测未来股市走势。
相比传统的统计模型和技术指标，基于LSTM的股市预测模型具有以下优势。
首先，LSTM模型能够自动学习和提取输入数据中的特征。
传统的统计模型和技术指标往往需要人工选择和提取特征，这个过程非常耗时且容易受到主观因素的影响。
而基于LSTM的股市预测模型可以通过训练自动学习到最优特征，从而更准确地预测股市走势。
其次，LSTM模型能够处理非线性关系。
股市走势受到众多因素的影响，这些因素之间存在复杂的非线性关系。
传统线性回归等方法无法捕捉到这种非线性关系，而基于LSTM的股市预测模型可以通过多层神经网络来建模复杂关系，从而更好地预测股市走势。
此外，基于LSTM的股市预测模型还具有较强的时序建模能力。
股市数据具有明显的时序特性，前一时刻数据对后一时刻数据有较大影响。
传统方法无法捕捉到这种时序依赖关系，而LSTM通过记忆单元和门控机制的设计，能够有效地建模和利用时序信息，从而提高预测准确性。
基于LSTM的股市预测模型已经在实际应用中取得了一定的成果。
研究者们通过构建LSTM模型并利用历史股市数据进行训练，成功地预测了未来股市走势。
基于卷积神经网络的股票价格趋势预测
基于卷积神经网络的股票价格趋势预测股票市场一直以来都是投资者关注的焦点，而股票价格的趋势预测一直是投资者们努力追求的目标。
随着人工智能技术的快速发展，特别是卷积神经网络在图像识别领域的成功应用，越来越多的研究者开始将卷积神经网络应用于股票价格预测中。
本文将探讨基于卷积神经网络的股票价格趋势预测方法，并对其优势和局限性进行分析。
首先，我们需要了解什么是卷积神经网络。
卷积神经网络是一种深度学习模型，其主要特点是能够自动从数据中学习特征，并具备对数据进行层次化表示和抽象的能力。
在图像识别领域，卷积神经网络已经取得了令人瞩目的成果，并在许多任务上超越了传统方法。
在基于卷积神经网络进行股票价格趋势预测时，我们首先需要构建一个合适的模型架构。
一般而言，我们可以使用多层卷积层和池化层来提取输入数据中的时空特征。
对于股票价格预测任务，我们可以将股票的历史价格数据作为输入，通过卷积神经网络的卷积层和池化层提取时序特征。
在构建模型时，我们还可以引入其他的网络结构来增强模型的性能。
例如，我们可以在卷积神经网络中引入长短期记忆（LSTM）层来捕捉时间序列中的长期依赖关系。
LSTM层能够有效地建模时间序列数据中的记忆和遗忘过程，从而更好地预测股票价格趋势。
除了模型架构的设计，数据预处理也是进行股票价格趋势预测时必不可少的一步。
在处理股票数据时，我们需要考虑到其特殊性。
一方面，股票市场具有高度非线性和不确定性特征；另一方面，不同公司之间、不同时间段之间存在着巨大差异。
因此，在进行数据预处理时需要充分考虑这些因素，并采取相应措施来降低噪声和增强信号。
在训练过程中，我们需要选择合适的损失函数和优化算法来优化模型参数。
对于股票价格趋势预测任务而言，常用的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失函数。
而在优化算法方面，我们可以选择梯度下降算法的变种，如Adam和RMSprop等，来加速模型的收敛速度。
在进行实验时，我们可以选择一段历史数据来进行训练，并使用另一段历史数据来进行模型的验证和测试。
基于BP神经网络的股票价格预测模型
基于BP神经网络的股票价格预测模型股票市场是一个高度波动的市场，股票价格每天都发生着变化，投资者需要在这个市场中赚取利润，但是要预测股票价格的变化是非常困难的。
传统的基本面分析和技术分析方法虽然可以对市场产生一定的影响，但是对于股票价格预测的准确性并不高。
近年来，随着神经网络技术的发展，越来越多的学者开始利用神经网络模型来进行股票价格预测。
BP神经网络作为一种最为基础的神经网络模型在股票价格预测中得到了广泛的应用。
本文将基于BP神经网络模型，探讨其在股票价格预测中的应用和优缺点。
一、BP神经网络模型概述BP神经网络模型是一种前向反馈的多层神经网络模型，由输入层、隐层和输出层组成。
输入层接收外部输入数据，隐层对输入值进行一定的特征提取和转换后输出到输出层，输出层则给出最终结果。
在训练过程中，BP神经网络利用反向传播算法，不断调整网络的权重和阈值，使得网络的输出结果与实际结果尽可能的接近。
二、BP神经网络在股票价格预测中的优缺点1.优点（1）非线性映射能力：BP神经网络模型能够非线性地拟合股票价格的变化趋势，能够更好的适应复杂和非线性的市场环境。
（2）自适应性：神经网络模型能够自动地对权重和阈值进行调整，对于不同的市场环境和数据情况都能够有一定的适应性。
（3）数据处理能力：神经网络模型具有较好的数据处理能力，能够识别并利用大量的数据和变量进行预测，这为股票价格预测提供了很大的便利。
2.缺点（1）过拟合问题：当神经网络模型的训练数据过多或者网络结构过于复杂时，容易出现过拟合问题，导致模型的泛化能力下降。
（2）训练时间长：传统的BP神经网络需要进行大量的迭代训练，对计算机资源和时间的要求较高。
（3）参数选择困难：BP神经网络的训练结果受到很多参数的影响，需要进行不断的试错才能得到最优的参数选择，影响模型的实用性。
三、BP神经网络模型的应用案例1.利用BP神经网络预测股票趋势李果等人利用BP神经网络，以2014年沪深300个股为样本，建立了股票价格预测模型，结果显示BP神经网络具有较好的精度和稳定性。
基于ARIMA和BP神经网络的股票价格预测研究
基于ARIMA和BP神经网络的股票价格预测研究股票价格波动一直是投资者们关注的焦点之一，因为它直接关系到投资收益的高低。
虽然股票市场是非常复杂的，但是人们通过分析历史数据和市场走势，可以尝试预测未来的股票价格。
近年来，随着计算机技术的发展，人工智能在股票预测方面也得到了广泛应用。
其中，ARIMA模型和BP神经网络模型是比较常用的两种方法，本篇文章将重点进行探讨。
一、ARIMA模型ARIMA全称为自回归移动平均模型。
它是一种基于统计学原理的模型，通过对时间序列数据的分析，来发现其中的规律和趋势，以预测未来的股票价格。
该模型主要分为三个部分：AR自回归，MA移动平均和I差分处理。
其中，AR表示自回归，即通过历史数据推断未来数据。
MA表示移动平均，即通过对历史数据的“平均数”进行预测。
I表示差分处理，即将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，因为只有平稳数据才能进行分析预测。
ARIMA模型的参数往往由ACF 和PACF函数来确定。
下面以某股票价格为例，进行ARIMA模型的预测。
首先，通过对历史数据进行分析，构建出了ARIMA模型。
然后，将构建出的模型应用到未来的数据中。
经过比对，发现，该模型的拟合效果较好。
虽然预测结果距离真实价格还有一定差距，但是整体上趋势一致。
二、BP神经网络模型BP神经网络模型是一种结构复杂的预测方法。
它模拟人类大脑的神经元模型，通过对大量数据进行学习，来人工“训练”出一个合适的模型，以进行股票价格预测。
BP神经网络模型的核心在于其“学习”过程。
它分为两个阶段：前向传播和反向传播。
前向传播过程是指将输入层的数据传递至隐藏层，再传递至输出层的过程。
反向传播则是指当输出结果与实际结果不同时，将误差信息反向传递至各层神经元，以更新其对应的权重参数，以减小误差。
下面以某股票价格为例，进行BP神经网络模型的预测。
首先，将数据按照比例分为训练集和测试集。
然后，将训练集输入到BP神经网络中进行学习。
基于神经网络的股票分析预测模型研究
基于神经网络的股票分析预测模型研究随着人工智能技术的不断发展和应用，基于神经网络的股票分析预测模型也成为研究的热点之一。
神经网络模型是一种基于人类神经系统结构的计算模型，具有学习能力、自适应性和非线性映射能力等优点。
基于神经网络的股票分析预测模型对于投资者提高投资决策能力、减少投资风险有着重要的意义。
一、神经网络模型的构建神经网络模型的构建需要选择适当的网络结构和算法。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。
BP神经网络是最常用的一种网络结构，其基本组成部分包括输入层、隐藏层和输出层。
RBF神经网络可以实现非线性映射，提高预测精度。
CNN神经网络主要用于图像处理，对于股票分析预测模型的构建应用较少。
神经网络模型的算法主要包括训练算法和预测算法。
常用的训练算法包括BP 算法、LM算法和GA算法等。
BP算法是最常用的一种训练算法，其基本思想是通过动态调节权值和阈值实现网络的自适应学习。
GA算法主要通过遗传操作和选择操作实现权值和阈值的迭代优化。
预测算法主要包括回归算法和分类算法。
回归算法主要用于对于连续性变量的预测，分类算法主要用于对于离散性变量的预测。
二、神经网络模型在股票分析预测中的应用神经网络模型在股票分析预测中应用广泛，主要体现在以下几个方面：1. 股票价格预测神经网络模型可以通过历史数据的学习和分析，预测股票价格的趋势和变化。
常用的股票价格预测模型包括基于BP神经网络的ARIMA模型、基于RBF神经网络的VAR模型和基于CNN神经网络的卷积模型等。
2. 基本面分析神经网络模型可以通过分析公司的基本面数据，预测公司的未来走势和业绩表现。
常用的基本面分析模型包括基于BP神经网络的金融指标预测模型、基于RBF 神经网络的财务分析模型和基于CNN神经网络的板块分类模型等。
3. 多变量分析神经网络模型可以同时考虑多个变量因素的影响，提高预测精度和准确率。
常用的多变量分析模型包括基于BP神经网络的股市指数预测模型、基于RBF神经网络的股票多维分析模型和基于CNN神经网络的股票关联模型等。
基于神经网络的股票价格预测模型研究与应用
基于神经网络的股票价格预测模型研究与应用股票价格预测一直是金融领域的一项重要任务。
在过去，人们主要通过技术指标和基本面分析等方法预测股票价格，但这些方法往往需要大量的人工经验和时间。
随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的股票价格预测模型逐渐走进人们的视野。
一、神经网络模型的原理神经网络是一种模仿人类大脑运作方式的计算模型。
它是由多个具有相互联系的神经元构成的，这些神经元之间的连接通过权重来进行调整。
神经网络模型可以通过学习大量数据，提取特征和规律，从而实现对未知数据的预测。
在股票价格预测中，神经网络模型可以利用历史股票价格信息和其他相关因素，如公司基本面数据、宏观经济指标等，来预测未来股票价格的变化。
具体来说，神经网络模型需要包含输入层、隐层、输出层三层结构，其中输入层负责接收历史和相关数据，输出层负责预测股票价格的变化，而隐层则是其中最为重要的一层，其主要作用是通过非线性变换将输入数据映射到输出层。
二、神经网络模型的应用神经网络模型已经在股票价格预测领域得到了广泛的应用。
以目前最为流行的基于深度学习的神经网络模型——卷积神经网络（CNN）为例，其可以通过卷积和降采样等技术，提高数据的特征提取能力和预测准确率。
此外，还有循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型，在预测序列数据方面表现出色，因此也广泛应用于股票价格预测中。
三、股票价格预测的挑战与解决方案然而，股票价格预测仍存在许多挑战。
首先，股票价格的走势受多种因素影响，涉及的因素繁多且相互关联复杂，因此需要选择和提取合适的特征来进行预测。
其次，股票价格预测是一项非常动态的任务，股票市场行情常常变化无常，因此需要及时更新和调整模型。
此外，要想运用神经网络模型进行股票价格预测，其建模过程需要大量的样本数据和计算资源，同时无法完全避免过拟合和欠拟合等问题。
针对这些挑战，有一些解决方案可以提供参考。
在特征选择方面，可以考虑使用自动特征选择和特征组合等方法来提升模型性能。
基于神经网络的股票市场趋势预测研究
基于神经网络的股票市场趋势预测研究在股票市场中，投资者们都希望能够准确的预测出未来的市场趋势，以便在交易中获取更大的收益。
然而，股票市场的复杂性和变化性，使得股票市场趋势的预测变得相当困难。
为了解决这一难题，人们开始使用神经网络来预测股票市场趋势。
神经网络是一种类似于人类大脑的计算模型，它能够模拟人类的学习和判断能力，可以通过学习大量数据来预测未来的趋势。
在股票市场的预测领域，神经网络的应用被称为基于神经网络的股票市场趋势预测。
基于神经网络的股票市场趋势预测不仅可以提高投资者的成功率，还能够提高他们的决策速度和准确度。
但是，这种方法也有一些缺点，例如需要大量的数据和训练，而且对数据的质量要求很高。
神经网络的原理是通过建立多层神经元之间的连接和权重，来实现对数据的分类和预测。
在股票市场预测中，通常会选取一些具有代表性的指标作为数据输入，例如股票收盘价、成交量、股票涨跌幅等。
然后，通过训练神经网络模型来学习这些数据之间的内在关系和规律，以便在未来能够预测出股票市场的趋势。
在进行神经网络的训练过程中，需要使用大量的历史数据来训练模型。
通常采用滚动更新的方式，每次使用一段时间内的最新数据来更新模型参数，以保证模型的预测效果不断优化。
训练的过程需要进行多次迭代和调整，直到最终达到一个较为稳定的预测准确率。
不过，由于股票市场的高度复杂性和不确定性，即使使用神经网络和历史数据进行预测，仍然会存在一定的误差和风险。
此外，神经网络的预测结果也需要人为的进行分析和判断，以免被误判和过度依赖。
因此，尽管神经网络在股票市场预测中具有很大的潜力，但是其应用仍然需要结合投资者的实际经验和策略，进行科学的投资决策。
总之，基于神经网络的股票市场趋势预测是一种现代化、高效率的投资方式，可以提高投资者的预测准确率和决策速度。
但是，该方法也面临一些风险和挑战，需要进行综合思考和合理运用。
因此，对于投资者来说，要善于利用先进的技术和方法，不断提升自身的投资水平和风控意识。
基于神经网络的股票预测方法
基于神经网络的股票预测方法一、引言股票市场是一个高风险、高回报的市场，能否准确预测股票的涨跌变得极为重要。
近年来，基于神经网络的股票预测方法在金融领域中得到了广泛应用，不仅能够提高预测精度，而且具有灵活性和适应性。
二、神经网络概述神经网络是由许多个节点组成的，其中包括输入、输出和隐藏层。
每个节点代表一个数字或信号，隐藏层通过调整节点参数，以预测结果为目标。
三、神经网络在股票预测中的应用神经网络模型的应用在股票市场中始于上世纪80年代。
该模型的主要优势是可以处理复杂的非线性关系，广泛应用于下列三类问题：1. 预测股票价格神经网络依据过往的价格，交易数据、财务数据等，通过训练来预测股票价格，在股票交易策略中应用。
这项应用的核心是将时间序列数据转换成可预测性的输入数据，然后应用适当的模型将输出映射到股票价格。
2. 判别金融欺诈的可能性金融欺诈的行为往往呈现出一定的模式，因此我们可以利用神经网络来判别是否存在金融欺诈的可能性。
防范金融欺诈的应用，除了使用传统的机器学习算法，还应用了KNN、决策树、SVM等，而神经网络模型在预测准确性方面能够获得更好的表现。
3. 预测股票市场走势神经网络模型也可以预测股票市场的行情。
在金融领域，人们经常关注的是股票市场的上升或下降趋势。
神经网络模型可以发现两个数据之间的复杂关系，此外，它还具有较强的自适应性、强大的泛化能力和推理能力。
四、神经网络股票预测案例在中国股市的情况下，我们可以利用神经网络模型进行预测。
以沪深300指数为例，我们可以通过在神经网络中构建一个2000天的时间序列数据集，然后预测接下来n天的市场行情，将预测结果与实际结果进行比对，最终得出模型的预测准确率。
五、结论基于神经网络的股票预测方法，可以增强金融市场的分析与决策力，这也是一个主要的趋势。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的广泛应用，神经网络预测未来股市应该会得到更重视。
基于神经网络算法的股票市场预测模型研究
基于神经网络算法的股票市场预测模型研究股票市场作为资本市场的重要组成部分，一直被投资者所关注。
在股票市场的投资中，预测股票价格波动是非常重要的研究领域。
为了提高股票市场预测的准确性，研究人员和投资者一直在寻找各种先进的预测模型。
其中，基于神经网络算法的股票市场预测模型备受关注。
本文就基于神经网络算法的股票市场预测模型进行研究，探讨其理论原理、应用方法、适用条件和发展趋势等方面。
一、理论原理神经网络算法是一种基于人工智能的模型。
它模仿了人类大脑神经网络的结构和功能，能够通过学习和训练来实现自我调整和优化，并对未知数据进行预测和分类等任务。
在股票市场预测中，神经网络算法可以通过提取大量历史数据中的特征和规律，预测未来股票价格走势。
具体来说，神经网络算法采用“输入层 - 隐含层 - 输出层”的结构，其中输入层接收大量历史数据的输入信息，隐含层通过学习和训练提取这些信息中的特征和规律，输出层则对未来股票价格进行预测。
每层都由多个神经元构成，每个神经元包含多个输入和一个输出，通过输入的加权和和一个激活函数来计算其输出。
二、应用方法基于神经网络算法的股票市场预测模型应用较为简单，一般分为以下几个步骤：1.数据收集：收集包括历史股票价格、K线图、行业指数、财务数据和市场新闻等方面的数据，建立一个完整的数据集。
2.数据预处理：对数据集进行缺失值填充、异常值处理、归一化等数据清洗和预处理操作，为后续建模做好准备。
3.特征工程：提取历史数据中的重要特征，包括股票收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量、换手率等因素。
4.模型训练：采用神经网络算法建立预测模型，通过训练来优化模型的参数和结构，提高模型的预测准确性。
5.模型评估：对训练好的模型进行评估和测试，评估其预测精度和稳定性。
6.应用预测：将建立好的模型用于未知数据的预测，对未来的股票价格进行预测和分析。
三、适用条件基于神经网络算法的股票市场预测模型能够灵活适应各种复杂情形，但需要满足以下条件：1.数据量充分：模型需要大量的历史数据作为学习和训练的样本，才能更好地预测未来数据。
基于DLNN模型的股市价格预测
基于DLNN模型的股市价格预测基于DLNN模型的股市价格预测股市价格的预测一直是投资者和分析师们关注的重要问题。
传统上，投资者会根据企业的财务数据、经济指标以及市场情绪等因素进行分析和判断。
然而，这种方法仍存在一定的局限性，无法完全准确地预测股市价格的走势。
随着深度学习技术的发展和广泛应用，基于深度学习神经网络（Deep Learning Neural Network，DLNN）模型的股市价格预测逐渐成为研究的焦点。
DLNN模型是深度学习的一种算法，它模仿人脑神经元系统的工作原理，通过层层传递处理不断提取特征，最终产生预测结果。
DLNN模型的训练过程需要大量的数据和计算资源，但其强大的能力在处理大规模数据和复杂模式识别方面表现出色。
这一优势使得DLNN模型在股市价格预测中具备了巨大的潜力。
首先，DLNN模型能够通过学习历史股价数据来捕捉价格的规律和趋势。
DLNN模型利用大量的历史数据进行训练，通过深度学习算法自动提取其中的特征。
这些特征可以包括不同的技术指标、经济数据、市场情绪等多种因素。
通过识别这些特征与股价之间的关联，DLNN模型可以建立起相应的预测模型。
其次，DLNN模型能够处理非线性关系与复杂关联。
相比传统的线性回归模型，DLNN模型能够更好地应对金融市场中的非线性问题。
由于金融市场的复杂性，股价的变动受到许多因素和事件的影响，这种复杂关系往往无法通过简单的线性模型来描述。
DLNN模型通过多层神经网络的组合和激活函数的运算，能够捕捉到这些非线性关系和复杂关联，提高了股价预测的准确性。
此外，DLNN模型还可以通过迭代优化算法进行模型参数的调整和优化。
在股市价格预测中，模型的参数选择和调整对准确性至关重要。
DLNN模型通过迭代优化算法，例如梯度下降法等，可以不断调整网络的权重和偏置，使得模型能够更好地拟合训练集数据，并在测试集数据上取得较好的预测效果。
这一优化过程可以有效提升DLNN模型的性能和预测能力。
基于BP神经网络的股票价格预测模型设计与分析
基于BP神经网络的股票价格预测模型设计与分析股票价格的预测一直是投资者和分析师们关注的焦点之一。
随着信息技术的发展，神经网络成为了股票价格预测的一种重要工具。
其中，反向传播（Backpropagation，BP）神经网络在股票价格预测中得到了广泛应用。
本文将介绍基于BP神经网络的股票价格预测模型的设计和分析方法。
一、BP神经网络基本原理BP神经网络是一种具有反馈连接的前馈神经网络。
它的基本原理是通过权值和偏置的反向传播来调整网络的输出误差，从而使预测结果逐步逼近真实值。
BP神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元数量和层数的选择是通过试验和调整来确定的。
二、BP神经网络的设计过程1. 数据集的准备在进行股票价格预测之前，需要准备大量的历史数据作为训练集。
这些数据应该包括多个相关因素，如时间、交易量、交易额和股票技术指标等。
2. 数据的预处理在输入到神经网络之前，需要对数据进行预处理。
这包括数据的标准化、归一化和去除异常值等。
标准化可以将数据转化为均值为0，方差为1的形式，以提高网络的鲁棒性。
3. 神经网络的构建根据问题的复杂性和数据的特点，确定神经网络的结构。
一般情况下，一个基本的BP神经网络包括输入层、若干个隐藏层和输出层。
隐藏层的神经元数目通常取决于问题的复杂性，而输出层的神经元数目取决于预测的目标。
4. 神经网络的训练将数据集输入到神经网络中，通过反向传播算法来调整网络的权值和偏置，以减小输出误差。
训练过程中需要选择合适的学习率、激活函数和迭代次数等参数。
5. 神经网络的测试在完成神经网络的训练后，需要通过测试集来验证模型的性能。
通过与真实值进行比对，可以评估预测误差，并调整网络参数以提高模型的准确性。
三、BP神经网络模型的分析1. 模型的准确性通过计算预测值与真实值之间的误差，可以评估BP神经网络模型的准确性。
常用的评价指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。
基于人工神经网络的股票预测研究
基于人工神经网络的股票预测研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络在股票预测中得到了广泛应用。
通过收集海量的历史交易数据，建立人工神经网络模型，可以对未来股价走势进行预测，为投资者提供重要参考。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络模拟大脑神经细胞之间的连接关系和信息传递过程，由“输入层”、“隐含层”、“输出层”组成。
输入层接收数据，隐含层进行信息处理和去噪，输出层给出预测结果。
人工神经网络的训练过程是通过反向传播算法对网络参数进行调整，使得预测结果与实际数据的误差最小化。
通过不断的训练，网络能够逐渐提高预测的准确性。
二、人工神经网络在股票预测中的应用人工神经网络在股票预测中的应用主要是利用其强大的非线性拟合能力和自适应性。
通过收集股票历史交易数据，建立人工神经网络模型，可以对未来股价走势进行预测。
其中，输入层的数据包括股票的交易量、开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标，输出层给出对股票未来价格变化的预测结果。
人工神经网络在股票预测中的应用还可以分为两种：一种是基于时间序列的预测，另一种是基于行业差异的预测。
基于时间序列的预测主要是根据股票历史数据的时间序列规律，通过训练模型来预测未来股价。
基于行业差异的预测则是利用同一行业内多只股票的历史数据建立模型，通过交叉预测来提高预测准确率。
三、人工神经网络在股票预测中的局限性尽管人工神经网络在股票预测中表现出强大的预测能力，但仍存在一些局限性。
首先，人工神经网络的算法复杂度较高，训练过程需要大量的计算资源和时间，不适合短期投资策略的应用。
其次，人工神经网络存在数据“过拟合”的问题，对于特定的历史数据预测准确率较高，但对新数据的适应能力较弱。
最后，股市中的各种外部因素，如政治局势、自然灾害等无法通过历史数据进行预测，这也使得人工神经网络在股票预测中的应用存在一定的局限性。
四、结语人工神经网络在股票预测中的应用已经成为了投资者的重要研究方向，可以对投资决策提供有力的参考。
基于神经网络的股票预测模型
第 ２８卷 第 １０期 ２０１９年 １０月
运 筹 与 管 理
ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨ ＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥ
基于神经网络的股票预测模型
Ｖｏｌ．２８，Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１９
乔若羽
（中国科学技术大学 统计与金融系，安徽 合肥 ２３００２６）
摘 要：针对股票市场的特征提取困难、预测精度较 低 等 问 题，本 文 基 于 深 度 学 习 算 法，构 建 了 一 系 列 用 于 股 票 市 场预测的神经网络模型，包括基于多层感知机（ＭＬＰ）、卷 积 神 经 网 络 （ＣＮＮ）、递 归 神 经 网 络 （ＲＮＮ）、长 短 期 记 忆 网 络（ＬＳＴＭ）和门控神经单元（ＧＲＵ）的模型。针对 ＲＮＮ、ＬＳＴＭ 和 ＧＲＵ无法充分利用所参考的时间维度的信息，引 入 注 意 力 机 制 （ＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍ）给 各 时 间 维 度 的 信 息 赋 予 不 同 权 重 ，区 分 不 同 信 息 对 预 测 的 重 要 程 度 ，从 而 提 升 递归网络模型的性能。上述模型均基于股票数据进 行 了 优 化，基 于 上 证 指 数 对 各 类 模 型 进 行 了 充 分 的 对 比 实 验， 探 索 了 模 型 中 重 要 变 量 对 性 能 的 影 响 ，旨 在 为 基 于 神 经 网 络 的 股 票 预 测 模 型 给 出 具 体 的 优 化 方 向 。 关 键 词 ：股 票 预 测 ；深 度 学 习 ；神 经 网 络 ；注 意 力 机 制 中 图 分 类 号 ：Ｆ８３０．９１ 文 章 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００７３２２１（２０１９）１００１３２０９ ｄｏｉ：１０．１２００５／ｏｒｍｓ．２０１９．０２３３
基于人工神经网络的股票预测模型研究
基于人工神经网络的股票预测模型研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的领域开始使用人工神经网络来进行预测和分析。
其中，股票市场是一个特别重要的领域，因为股市的波动和走势直接关系到投资者的收益和风险。
因此，许多研究人员开始探索使用人工神经网络来预测股票市场的模型，希望能够提高预测的准确性和稳定性。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是模拟人脑神经细胞间相互连接的一种计算模型，并通过层层处理把输入信号转化为输出信号。
它是一种非线性模型，其主要模拟人脑神经元之间的联系和信息传递。
人工神经网络模型由输入层、隐层和输出层构成。
其中，输入层用来输入数据，隐层是人工神经网络的核心，主要完成数据映射和特征提取，输出层则产生最终的预测结果。
二、人工神经网络在股票预测中的应用人工神经网络在股票预测中的应用主要分为两个方向：一是预测单只股票的价格变化，即从股票市场的历史数据中预测股票价格的未来变化趋势；二是预测股票市场的总体走势，即从全市场的历史数据中预测未来整个市场的走势趋势。
这两种方法各有优缺点，需要根据实际情况进行选择。
在预测单只股票价格变化方面，人工神经网络主要运用历史股票价格、交易量等指标，利用历史数据进行学习和训练，然后通过预测模型进行预测。
在预测市场整体走势方面，人工神经网络应用更加广泛，主要是利用市场的宏观经济指标、财报、P/E等数据进行学习和训练，使人工神经网络对整个市场的走势有更全面的认知和把握。
三、基于人工神经网络的股票预测模型研究在基于人工神经网络的股票预测模型研究方面，不同的研究者有不同的方法和思路。
其中，一些研究人员采用单隐层或多隐层的前向神经网络模型，通过调整网络结构和参数来提高预测精度。
例如，一些研究者使用Radial Basis Function(RBF)网络进行股票预测，在RBF神经网络中，不需要迭代训练，因此可以大大减少训练时间，提高预测的速度和准确性。
另外，一些研究者采用了深度学习的思想，例如使用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等模型进行股票预测。
基于神经网络的股票价格预测
基于神经网络的股票价格预测一、引言随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用神经网络进行数据的预测和分析。
而股票市场作为一种重要的投资方式，在投资者中也越来越受到关注。
本文将介绍基于神经网络的股票价格预测方法，并分析其优缺点。
二、数据收集与处理1.数据来源股票市场是一个庞大的投资市场，股票价格的波动受到了很多因素的影响，如政治、经济、社会、自然等因素。
因此，正确选择数据来源对于股票价格预测至关重要。
目前市场上可以获得的数据种类繁多，常见的包括历史交易数据、公司财务数据、社会经济数据等。
其中，历史交易数据是进行股票价格预测的主要数据来源。
2.数据处理在进行神经网络建模之前，需要对收集的数据进行处理，以便于神经网络的训练和预测。
数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据归一化等步骤。
其中，数据归一化是一个非常重要的步骤，可以将不同单位或不同量级的数据统一到一个范围内，从而便于神经网络的训练和预测。
三、神经网络模型神经网络是一种源于生物学原理的人工智能算法，其模型可以对复杂的非线性函数进行拟合，并进行预测。
1.神经网络结构神经网络的结构一般包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层负责接收输入数据，隐藏层进行特征提取，而输出层则进行结果预测。
2.神经网络参数神经网络的参数包括权重和偏置，它们决定了网络对数据的判断和分类。
权重和偏置的初始化是一个非常关键的问题，不同的初始化方法会对网络的训练和预测产生不同的影响。
常见的初始化方法包括随机初始化、Xavier 初始化和MSRA 初始化。
四、实验设计与结果分析基于神经网络的股票价格预测模型，需要进行大量的实验设计。
首先需要选择适合的数据集，然后进行训练和测试，最终分析预测结果的准确率。
1. 数据集在选择数据集时，需要考虑以下几个方面：（1）数据集的加工和预处理方便性；（2）数据集的收录范围和具体数据量的大小；（3）数据集的质量和完备度。
2. 训练与测试在进行训练和测试时，需要将数据集随机分为训练集、验证集和测试集。
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!""#年$月系统工程理论与实践第$期文章编号%&"""’()**+!""#,"$’""()’"-基于神经网络集成系统的股市预测模型张秀艳.徐立本+吉林大学商学院.吉林长春&#""&!,摘要%基于神经网络集成理论.建立股市预测模型/其中分别建立0基本数据模型120技术指标模型1和0宏观分析模型1.最后以简单平均生成集成系统/实证分析表明.股市预测神经网络集成系统的泛化能力高于各个独立的模型.从而使模型具有更好的稳健性和更好的应用价值/关键词%人工神经网络3神经网络集成3股市预测中图分类号%4*#"文献标识码%56789:;<=>?@=8:4;@8<?A :>;B 8C D ?A 8B;EF 8G @?C F 8:H ;@=I E A 8JK C 8L M 5F N O P G ’Q ?E .O R S P ’K 8E+D G A P E 8A A 9<7;;C .T P C P ER E P U 8@A P :Q.&#""&!,V W X Y Z [\Y %678:8<7E P ]G 8;^?@:P ^P <P ?C E 8G @?C E 8:H ;@=A _@;U P B 8A ?E ;U 8C ?E B8^^8<:P U 8J 8:7;B^;@A :;<=J ?@=8:^;@8<?A :‘678E 8G @?CE 8:H ;@=8E A 8J K C 8<?E 78P a 7:8E :78a 8E 8@?C P b ?:P ;E ‘c E :7P A_?_8@.H 8_@;U 8B:7?::78a 8E 8@?C P b ?:P ;E;^A :;<=J ?@=8:^;@8<?A :A Q A :8J K ?A 8B;EE 8G @?C E 8:H ;@=8E A 8J K C 8P A A G ’_8@P ;@:;:78A P E a C 8J ;B 8C A ?E B:78A Q A :8J P A J ;@88^^8<:P U 8?E B?__C P <?K C 8‘d e fg h Z i X %?@:P ^P <P ?C E 8G @?C E 8:H ;@=A 3E 8G @?C E 8:H ;@=8E A 8J K C 83A :;<=J ?@=8:^;@8<?A :收稿日期%!""!’")’!(作者简介%张秀艳.女.吉林大学商学院讲师.经济学博士.I J ?P C %b 7?E a ""*&j <E k A P E ?‘<;J 3徐立本.男.吉林大学商学院教授.博士生导师3l 引言股票市场预测是一个非线性函数值估计和外推问题/应用传统的分析方法+如指数平滑方法25m >5模型2>6n 模型,.可以预测一段时间内股指变化的大致走势.但传统方法需要事先知道各种参数.以及这些参数在什么情况下应做怎样的修正/相比之下.神经网络依据数据本身的内在联系建模.具有良好的自组织2自适应性.有很强的学习能力2抗干扰能力/它能自动从历史数据中提取有关经济活动中的知识.可以克服传统定量预测方法的许多局限以及面临的困难.同时也能避免许多人为因素的影响.因而为股票市场的建模与预测提供了新的方法/在实际应用中.网络的泛化能力是最主要的/而网络的泛化能力往往又决定于问题本身的复杂度2网络结构和样本量大小/由于缺乏问题的先验知识.往往很难找到理想的网络结构.这就影响了网络的泛化能力的提高/而神经网络集成+E 8G @?C E 8:H ;@=8E A 8J K C 8,方法不仅易于使用.还能够以很小的运算代价显著地提高网络的泛化能力/o 神经网络集成理论&$$(年.9;C C P <7和p @;a 7给神经网络集成下了一个定义%神经网络集成是用有限个神经网络+或其它学习系统,对同一个问题进行学习.集成在某输入示例下的输出由构成集成的各神经网络在此示例下的输出共同决定/同时.也有一些研究者认为.神经网络集成指的是多个独立训练的神经网络进行学习并共同决定最终输出结果.并不要求网络对同一个问题进行学习q &r s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s ‘万方数据!""#年$%&’()等人给出了计算神经网络集成泛化误差的公式*假设学习任务是对+,-./-进行逼近0集成由1个神经网络组成$采用加权平均法$各神经网络分别被赋予权值23$满足,2345且63237!8!9训练集从分布:8;9中随机抽取得到0假设对于输入<$网络3的输出为=38<9$则神经网络集成的输出为,=>8<976323=38<98?9分别定义神经网络和神经网络集成的泛化误差为,@3AB ;:8;98+8;9C =38;99?8D 9@7AB ;:8;98+8;9C =>8;998E 9定义神经网络的差异度为,F 37A B ;:8;98=8;9C =>8;99?8#9定义各网络泛化误差的加权平均为,@>76323@38G 9定义神经网络集成的差异度为,F >76323F 38H 9则神经网络集成的泛化误差为,@7@>C F >8I 9公式8I 9右边的第二项度量了神经网络集成中各网络的相关程度0若神经网络集成是高度偏置的$即对于相同的输入$集成中各个网络会给出相同或类似的输出$则神经网络集成的差异度会接近于零$于是其泛化误差接近于各神经网络泛化误差的加权平均0若集成中各网络的响应是相互独立的$则神经网络集成的差异度较大$集成的泛化误差将远小于各网络泛化误差的加权平均0因此$要增强神经网络集成的泛化能力$就应该尽量使集成中各网络的误差互不相关0当集成用于回归估计时$集成的输出由各网络的输出简单平均或加权平均产生0J K &&’L K等人认为采用加权平均法比采用简单平均法得到更好的泛化能力$并给出了指导权值选择的公式*但也有的研究者认为$对权值的优化过程会导致过拟合$从而使集成的泛化能力降低$因此提倡使用简单平均*在生成集成中的个体网络方面$最重要的技术是M ’’N O P L (和M Q ((P L (方法*此外$有的研究者利用遗传算法产生神经网络集成中的个体$有的使用不同的目标函数R 隐层神经元数和权空间初始点来训练不同的网络$从而获得神经网络集成的个体*实验和应用成果表明$神经网络集成是一种非常有效的方法*即使在对神经网络集成的原理不清楚的情况下$也可以通过对一组网络进行简单的投票或平均$提高学习系统的处理能力S !T *基于这一思想$本文构造了U 股市预测神经网络集成系统V *W 股市预测神经网络集成系统笔者建立U 基本数据模型V R U 技术指标模型V 和U 宏观分析模型V $构成股市预测神经网络集成系统$进一步提高股市预测模型的泛化能力$强化神经网络应用于股市预测的实效性*W X Y 基本数据模型选取555年I 月?D 日至?55!年G 月?I 日的沪市上证综合指数做原始数据8时间序列9$采用滑动窗技术$实现通过序列的前D 个时刻的值预测后!个时刻的值*为了满足网络输入输出对数据的要求$在学习之前首先对数据按下式进行归一化处理,I G 系统工程理论与实践55D 年"月万方数据!"#!"$%&’(!)%*+(!)$%&’(!),"#-,.,/,0(1)取网络输入节点个数为2#3,输出节点个数为4#-,即用沪市上证综合指数的前天5昨天和今天的收盘价,预测明天的收盘价6建立三层带有附加动量项和自适应学习速率的78网络,经过-9次试验对比分析,设定输入节点为3个,输出为-个节点,隐含层为:个节点6训练样本为-99个,测试样本为-99个6误差精度设为9;9-(误差平方和),初始学习速率为9;9-,最大迭代次数设为:9996结论学习训练至:999次后的平均最小误差为9;99.-9,预测误差为9;9939<6对上证指数的数据拟合效果较好6带有附加动量项和自适应学习速率的78网络,具有较快的运算速度和最佳的逼近性能,同时可以克服陷入局部极小值6可见,人工神经网络在处理诸如股票数据这种非线性时间序列的预测方面,具有很好的学习5映射和泛化能力和应用价值,模型的输出对于股市的短期趋势的研判具有参考价值6=;>技术指标模型技术指标是按照事先定好的固定方法对证券市场的原始数据(开盘价5最高价5最低价5收盘价5成交量和成交金额,简称?价.量)进行处理,处理后的结果是某个具体的数字,即技术指标值6每一个技术指标都是从某个特定的方面对市场进行观察,通过一定的数学公式产生技术指标,这个指标反映了市场某一方面深层的内涵,这些内涵仅仅通过原始数据是很难看出来的6技术指标可以进行定量分析,使得具体操作的精度大大提高6在笔者所建立的技术指标模型中,考虑到指标对股市预测的重要性和指标间的独立性及中国证券市场的广泛使用程度,分别引用移动平均线@A (:)5随机指标B 5相对强弱指标C D E 5乖离率7E A D5人气指标A C 5能量潮F 7G 5心理线8D H 及前日收盘价5昨日收盘价和今日收盘价6仍然建立三层带有附加动量项和自适应学习速率的78网络,输入节点为-9个(分别是@A (:)5随机指标B 5相对强弱指标C D E 5乖离率7E A D 5人气指标A C 5能量潮F 7G 5心理线8D H 及前日收盘价5昨日收盘价和今日收盘价),输出为-个节点(明日收盘价)6经过试验比较隐含层取为<个节点6样本区间同样为.999年<月.3日至.99-年I 月.<日的沪市上证综合指数,共.99个数据,训练样本为-99个,测试样本为-99个6结论学习经过:999次迭代后的平均最小误差为9;99.-?,预测误差为9;993996通过一些股市重要技术指标的引入,使得J 技术指标模型K 增加了反映市场各方面深层内涵的信息,这些内涵信息通过原始数据是很难反映出来的6因此可以说,J 技术指标模型K 有更多的J 含金量K ,同时使股市神经网络模型更有说服力和应用价值6在与J基本数据模型K 同样的试验条件下,模型的复杂度也并没有太多的增加,只是由于问题的限定增加了L 个输入节点,隐层只增加了3个节点,由于原始数据量的增加,训练时间增加到-I <I 秒6网络的泛化能力有所提高,预测误差由J 基本数据模型K 的9;993-:下降到9;993996=;=宏观分析模型众所周知,影响股市行情变化的主要因素有经济因素5政治因素5上市公司自身因素5行业因素5市场因素和投资者的心理因素6笔者下面所建立的J 宏观分析模型K ,在分析股市基本数据的同时,考虑到模型的完备性,从理论上应该引入影响股市行情变化的经济因素5政治因素5上市公司自身因素5行业因素5市场因素和投资者的心理因素6但这些因素中的很多指标无从获得,或者无法量化,故只引入汇率和香港恒生指数两项指标,借以分析国际金融环境对我国股市的影响M 引入N O 85通货膨胀率和利率,借以分析国家宏观经济景气对我国股市的影响,此三项数据均以每一个月(或每一季度)中每天相同的数值代替日值6同样建立三层带有附加动量项和自适应学习速率的78网络,输入节点为<个,分别为今日收盘价5昨日收盘价5前日收盘价5汇率5香港恒生指数5N O 85通货膨胀率和利率,输出为-个节点,隐含层为I 个节点6样本区间同样为.999年<月.3日至.99-年I 月.<日的沪市上证综合指数,共.99个数据,训练样本为-99个,测试样本为-99个6结论学习经过:999次迭代后的平均最小误差为9;99..9,预测误差为9;993-I 6此模型对上证指数1I 第1期基于神经网络集成系统的股市预测模型万方数据的数据拟合效果较好!汇率"香港恒生指数"#$%"通货膨胀率"利率&项指标的引入!使得’宏观分析模型(包含了宏观经济基本面的更多信息!强化了股市神经网络模型的应用价值)更值得一提的是!在此模型中!季度值指标"月值指标和日值指标同时使用!进一步突破了传统统计分析方法对指标时点的限定*!充分显示了人工神经网络模型对传统统计分析方法的可替代性和应用价值)+,-集成系统将’基本数据模型("’技术指标模型(和’宏观分析模型(!构成股市预测神经网络集成系统!集成系统的输出采用简单平均法!如下式./01230453/3!304!6!27489其中/为集成系统的输出!/3为第3个模型的输出!53为第3个模型的加权值!这里取54056052042:结论集成系统学习训练&888的平均最小误差为8,8864&!预测误差为8,8828;:拟合曲线如图4:集成系统的泛化能力高于单个独立的模型!这种模型间的融合使得股市集成系统包含更广泛的输入信息!既有基本数据信息"技术指标信息!又包含较多的宏观经济信息!这必然使模型具有更好的稳健性和更好的应用价值:同时人工神经网络模型突破指标时点的限制!更为实际经济建模另辟蹊径:图4集成系统的拟合曲线7浅线为实际值!深线为学习和预测的拟合值9参考文献.<4=吴建鑫!周志华!陈世福,神经网络集成综述<>=,中国人工智能学会,中国人工智能学会第九届全国学术年会论文集<?=!北京.北京邮电大学出版社!6884,@&&A@&;,<6=陈兴!孟卫东!严太华,基于B C D模型的模糊神经网络在股市预测中的应用<E =,系统工程理论与实践!6884!64769.F F AG 6,<2=王上飞!周佩玲!吴耿峰!等,径向基神经网络在股市预测中的应用<E=,预测!4H H ;!7F 9.@@A@F ,<@=>I J K L #M N I K M O L P M L ,Q R O N M I S R T U V N PW X M V L M S YW V Z [O T M T K V S M I M I J V N K T X Z L V \\V N R W M L T K S\K S M S W R <E =,%N V W R R Y K S J L V \T X R]^^^]S T R N S M T K V S M I ?V S \R N R S W R V SD _L T R Z !‘M SM S Y?_a R N S R T K W L!4H H H !6.F 2;AF @2,<&=b O N J R L L >Q !b O Z Z $c !d R \R S R L >C %Q ,Q R O N M I S R T U V N P L U K T XR N N V N \R R Y a M W PT R N Z L \V N \K S M S W K M I T K Z R L R N K R L Z V Y CR I I K S J <>=,%N W R R Y K S J LV \T X RQ R O N M I Q R T U V N P?V S \R N R S W R <?=!4H H G !]e %%O a I K L X K S Jf T YM S Y$g \V N Yh S K i R N L K T _%N R L L!4H H G ,F &AG &,8G 系统工程理论与实践6882年H 月*经济指标往往有日值"月值"季度值和年值等!在使用传统统计分析方法建立经济模型时!这种指标间时点的差异!或者限制了指标被引入到经济模型中!或者很大程度上降低了所建立模型的精度)万方数据基于神经网络集成系统的股市预测模型作者：张秀艳， 徐立本作者单位：吉林大学商学院,吉林,长春,130012刊名：系统工程理论与实践英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING--THEORY & PRACTICE年，卷(期)：2003,23(9)被引用次数：16次1.Algis Garliauskas Neural network chaos and computational algorithms of forecast in finance[外文会议] 19992.王上飞;周佩玲;吴耿峰径向基神经网络在股市预测中的应用 1998(06)3.陈兴;孟卫东;严太华基于T-S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用[期刊论文]-系统工程理论与实践2001(02)4.Burgess A N;Bumm D W;Refenes A-P N Neural networks with error feedback terms for financial time series mod elling 19975.吴建鑫;周志华;陈世福神经网络集成综述 20011.智晶.张冬梅.姜鹏飞基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究[期刊论文]-计算机工程与应用2009(26)2.邓丽.吴春梅.罗芳琼神经网络集成及研究进展[期刊论文]-柳州师专学报 2007(4)3.王波基于神经网络的投资基金周净值预测[期刊论文]-上海理工大学学报 2007(3)4.郝勇.刘继洲基于神经网络的股票分类指数预测模型[期刊论文]-统计与决策 2006(8)5.姬春煦.张骏基于主成分分析的股票指数预测研究[期刊论文]-计算机工程与科学 2006(8)6.巩文科.李长河.石争浩.赵洁基于样本重构的神经网络集成学习方法[期刊论文]-计算机应用 2006(6)7.郝勇基于MATLAB神经网络工具箱的上海证券商业指数的预测分析[期刊论文]-经济师 2005(12)8.郝勇运用BP神经网络研究上证公用事业指数的波动[期刊论文]-上海工程技术大学学报 2005(4)9.王卓.王艳辉.贾利民.李平改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用[期刊论文]-中国铁道科学 2005(2)10.高军经济预测模型及其在石油企业投资效果分析中的应用研究[学位论文]硕士 200511.陈俊上海市房地产预测系统研究分析[学位论文]硕士 200512.郑醒尘资产价格系统演变模型的理论与实证研究[学位论文]博士 200513.沈掌泉神经网络集成技术及其在土壤学中应用的研究[学位论文]博士 200514.夏卿卿基于神经网络股市预测的数据挖掘模型研究[学位论文]硕士 200515.姬春煦基于神经网络集成的股票指数中期预测[学位论文]硕士 200516.李勇刚基于智能集成模型的苛性比值与溶出率软测量及应用研究[学位论文]博士 2004本文链接：/Periodical_xtgcllysj200309011.aspx。