基于Bp神经网络的股票预测
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BP神经网络的股市预测模型
!" 神 经 网 络 的 股 市 预 测 模 型
高琴 !!谈玲
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基于BP神经网络的股票趋势预测研究
基于BP神经网络的股票趋势预测研究股票市场对于很多人来说，都是一个神秘而又令人敬畏的存在。
而要在股票市场中获得收益，除了对经济、金融等方面有足够的了解外，还需要了解股票的走势以及对其进行预测。
而在这个过程中，BP神经网络被广泛应用于股票趋势预测研究中。
BP神经网络可以解决的问题BP神经网络是一种广泛运用于各种应用中的人工神经网络，其中BP代表的是反向传播。
在进行股票趋势预测时，BP神经网络主要可以解决以下问题：第一，BP神经网络可以通过学习历史数据，自动地建立股票的预测模型。
因为股票市场的变化非常复杂，但是通过历史数据进行分析，就可以找到某种规律性，从而建立预测模型。
第二，BP神经网络可以处理大量非线性数据。
股票市场中的变化是非线性的，无法通过简单的线性模型进行预测。
而BP神经网络可以自动将非线性关系进行学习和处理，从而实现更好的预测效果。
第三，BP神经网络还可以进行多因素分析，将多个因素进行综合，从而建立更加精准的预测模型。
股票市场的变化不仅仅受到一个因素的影响，而是受到多个因素的影响。
在使用BP神经网络进行预测时，可以将多个因素进行综合分析，并得出更加合理的预测结果。
如何使用BP神经网络进行股票趋势预测在使用BP神经网络进行股票趋势预测时，需要进行以下步骤：第一，准备数据。
需要收集大量的历史数据，包括股票的交易量、收盘价、成交量等。
这些数据需要进行预处理和特征提取，以便用于BP神经网络的学习。
第二，构建神经网络。
需要根据实际情况和需要，构建合适的BP神经网络模型。
模型的深度、层数、激活函数等都需要进行合理的选择。
第三，进行训练。
使用历史数据对BP神经网络进行训练，并进行不断的优化和调整。
在训练过程中，需要设置好学习率、迭代次数等参数，并对网络的权重和偏置等进行调整。
第四，进行预测。
训练好的BP神经网络可以用于预测未来的股票趋势。
在进行预测时，需要对输入数据进行编码，并进行前向传播，从而得到预测结果。
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。
基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现——论文
基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现摘要伴随着我国经济的高速发展和广大投资者日益旺盛的需求，股票投资已经成为一种常见的投资手段，而股票价格预测也逐渐成为广大投资者关心和研究的重点问题。
股票价格的波动是一个高度复杂化的非线性动态系统，其本身具有诸如大规模数据、噪声、模糊非线性等特点。
针对这些特点本文在深入分析股票市场实际预测中所面临的关键问题和比较各种已有的股票预测方法的基础上，探讨运用神经网络这一人工智能工具，研究基于历史数据分析的股票预测模型。
神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的内在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。
关键字：神经网络，股票，预测，MATLAB工具箱ABSTRACTAlong with the economy growth and increasingly strong demand of many investors in our country, stock has become a common means of investment, and stock price forecast has greatly been one of the focuses of study topic. The change of stock price is a highly complicated nonlinear dynamic system, itself has many characteristics such as massive data, noise, fuzzy and nonlinear. This article analyses the key issues being existent in the real stock market prediction and compares various existing stock forecasting methods. We will try to research on stock price prediction model based on a neural network with huge historical data.Neural network is based on studying massive historical data, uses the black box of forecasting ways to find the internal disciplinarian of stock market, and stores them in the weights and valves values of the neural network for predicting the short-term or long-term trend in the future.KEYWORD：Neural networks, Stock, prediction, MATLAB toolbox目录摘要 (1)一．绪论 (3)1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究的现状 (4)1.3 论文的研究方法及其框架结构 (5)二．股票预测的关键问题分析 (6)2.1 股票价格波动的因素以及预测的基本假设 (6)2.2股票预测的常用术语和技术指标 (8)2.3股票数据的特点 (11)三．神经网络的基本原理介绍 (12)3.1人工神经网络的定义和发展过程 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.3 BP神经网络介绍 (15)3.4 神经网络的特点 (19)3.5 神经网络的在实际预测模型中的问题 (20)四．神经网络算法 (21)4.1 输出输入变量的选取 (21)4.2数据归一化处理 (22)4.3数据样本分类 (22)4.4网络初始化 (22)4.5 训练网络 (23)4.6网络仿真 (24)五．仿真实验 (24)4.1 单日收盘价对单日收盘价预测 (24)4.2 单日收盘价，成交量对单日收盘价预测 (25)4.3 多日收盘价，成交量对单日收盘价预测 (26)4.4 多日收盘价，成交量对多日收盘价预测 (27)六．结论和展望.............................................................................................. 错误!未定义书签。
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BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用
基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用基于BP（Back Propagation）神经网络的预测算法在时间序列分析中具有广泛的应用。
时间序列分析是一种研究时间上的观测值如何随时间变化而变化的特定技术。
通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和模式。
BP神经网络是一种机器学习算法，可以通过训练将输入和输出之间的关系学习出来，从而可以用于时间序列预测。
BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用主要有以下几个方面：1.股票市场预测：BP神经网络可以通过学习历史的股票市场数据，来预测未来股票价格的走势。
通过输入历史的股票价格、成交量等指标，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的股票价格。
2.经济数据预测：BP神经网络可以通过学习历史的经济数据，来预测未来的经济趋势。
例如，可以使用过去的GDP、消费指数等数据作为输入，来预测未来的经济增长率或通货膨胀率。
3.交通流量预测：BP神经网络可以通过学习历史的交通流量数据，来预测未来的交通状况。
通过输入历史的交通流量、天气状况等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的交通流量，从而可以提前采取交通管理措施。
4.气象预测：BP神经网络可以通过学习历史的天气数据，来预测未来的气象变化。
例如，可以使用过去的温度、湿度、风向等数据作为输入，来预测未来的天气情况，从而为农业、旅游等行业提供预测参考。
5.能源需求预测：BP神经网络可以通过学习历史的能源需求数据，来预测未来的能源需求量。
通过输入历史的经济发展状况、人口增长等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的能源需求，从而指导能源生产和供应。
总体而言，基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中具有较强的预测能力。
通过学习历史的数据，BP神经网络可以发现数据中的规律和模式，并将其用于预测未来的趋势和变化。
然而，需要注意的是，BP 神经网络也有一些局限性，例如对于较大规模的数据集，训练时间可能较长。
基于PCA-BP神经网络的股票价格预测研究
间的冗余性 ， 降低 Ｂ Ｐ神经网络的输入 维数 ， 加快 Ｂ Ｐ神经 网络测速度并 提高预测精度 ， 然后利用 Ｂ Ｎ Ｐ Ｎ对保 留成分进行建模
预 测 。 利 用 Ｐ Ａ— Ｐ Ｎ模 型 对 上 海 证 券 交 易 所 上 市 的 首 创股 份 （０ ０ ８ 经 济 数 据 进 行 了验 证 性 测 试 和 分 析 ， 果 表 明 ， Ｃ ＢＮ ６０ ０ ） 结 Ｐ Ａ— Ｐ Ｃ Ｂ ＮＮ模 型 预测 精 度 显 著 提 高 ， 一 种 高 效 和 准确 的 股票 预 测 模 型 。 是 关 键词 ： 成 分 分 析 ； 票 价 格 ； 主 股 神经 网络 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ３３ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
ｎ ｕａ ｎ ｔ ｏ Ｂ Ｎ ） Ｆ ｒ ｌ ， Ｃ ｓｄｆ ｌｃ ｎ ａｉ ｌ ｄ ｃ ｅｃｍ ｌ ｉ ｆ Ｐ Ｎ ｍｏ ｅ ， ｌ － ｅ ｒｌ ｅ ｒ ｗ ｋ（ Ｐ Ｎ ． ｉ ｔ Ｐ Ａ ｉ ｕ ｅ ｒ ｅｅｔ ｇｖ ｒ ｂｅ ｔ ｒ ｕ ｅ ｈ ｏ ｐｅ ｔ ｏ Ｂ Ｎ ｄ ｌ ｅｉ ｓｙ ｓ ｏｓ ｉ ａ ｓｏ ｅ ｔ ｘｙ ｍ
ｐ ｃｓ ａｓ ｃ ｒｄｃｏ ｏｅ （ Ｃ － Ｐ Ｎ）ｉｐ ｔｏｗｒ ａｅ ｎｐ ｎｉａ ｃｍ ｏ ｅｔ ｎ ｙｉ （ Ｃ ｉ ｒ ｅ ， ｏｋｐｅｉ ｉ ｍ ｄｌ Ｐ Ａ Ｂ Ｎ ｔ ｔｎ ｓ ｕ ｆ ａｄｂｓｄｏ ｒ ｃｐｌ ｏ ｐ ｎｎ ａａ ｓ Ｐ Ａ）ａｄＢ ｒ ｉ ｌ ｓ ｎ Ｐ
ｉａ ｉｇ ｒ ｄｕ ｄａ ｙ ａ ｎ ｈ ａ ｔｒ ｎ ｔｎ ｅ ｎ ｎｃ ｍｏ ｇ ｔ ｅ ｆｃｏ ｓ，ｒ ｄ ｉｇ ｔ ｅ ｉ ｕ ａ ａ，ａ ｄ ｉ ｅ ｕｃｎ ｈ ｎｐ ｔｄ ｔ ｎ ｍｐｒｖ ｎ ｈｅ ｓ ｅ ｆＢＰＮＮ ． Ｂｙ ｕ ｉ ｇ ＢＰ ｏ ｉ ｇ ｔ ｐｅ ｄ ｏ ｓｎ ＮＮ ， 第２ 卷 Nhomakorabea３ ８ 期
基于GA—BP神经网络的股票预测研究
Ｂ Ｐ神经 网络 ， 以中国石化 １ ０ ０天股 票技 术指标 历史数据作 为训 练样本对 收盘价进 行预 测， １ ０天数 据进行检 验 ， 并 通过 图像拟合 来验证神 经网络股票预测 的可行性和 准确性。
关键词 ： Ｇ Ａ— Ｂ Ｐ；股 票技 术 指标 ；神 经 网络 ；收 盘 价 ；预 测 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｎ ２ １ ９： Ｔ Ｈ ８ １ ｌ 文献 标 识 码 ： Ａ
股票是市场经济 的产物 ， 现已成 为金 融市 场中不可或 缺
据压缩等多 个 领域 得 到广 泛 应 用 ， 并 取 得 了较 好 的效 果 。 Ｂ Ｐ网络是一种 多层前馈神经 网络 ， 由一 个输入层 、 一个输 出 层 和若干个隐含层所组成 。理论 和实 践证 明具有 一个 隐含
非 线性 动态系统 中的研究难点相对应０ Ｊ 。因此 ， 基 于人 工神 经 网络的预测模型应用 于股市预测 具有很 强 的现实 意义 和
出Ａ ， Ａ ， …， Ａ 与 目标矢 量 ， ， …， 之间的误差来修正 其权值 ， 使Ａ ， （ ｚ ＝１ ， ２ ， …， ｇ ） 与期望的 尽可能地接近 ； 即：
数的能力。
Ｐ
规律进行再验证 、 再分析 ， 进而产生 出各类 股票 预测 方法 和 理论 。传统 的预测方法主要包括证券投资分析方法 、 时 间序 列分析法 、 市场调查法 、 马尔可夫法等等 。但是 ， 由于股票 市
场是一个高 度复杂 的非 线性 系统 ， 其变 化 既有 内在 的规律
基于BP神经网络与支持向量机的股票指数预测模型比较
一
选 一 个 训 练 模 式 ，将 其 输 入 模 式 和 期 望 输 出 送 入
网络 ；
第 三 步 ，正 向 传 播 过 程 ， 即 对 给 定 的 输 入 模 式 ， 从 第 一 隐 含 层 开始 ，计 算 网络 的输 出模 式 ，并 把 得 到
归 一 化 处理 的公 式 为 ：
：
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的股 票 指 数 预 测 模 型 由数 据 处 理 器 、输 入 层 、隐层 、输 出 层 组 成 ，模 型 具 体 结 构 如
图 １ 所示 。
二
一
一
ｆ ４、
其 中，
、 Ｖ ｍ 分 别 为测 试 集 中的 最 大 值 、 最小 值 。
第 二 步 ， 提 供 训 练 模 式 ， 即 从 训 练 模 式 集 合 中
用 ，但 是 这 些 模 型 在 研 究 中往 往 受 到 样 本 数 据 分 布 、 样 本 容 量 等 方 面 的 限制 。 因此 ，包 括 以神 经 网 络 、支 持 向 量 机 等 智 能 算 法 为 基 础 的创 新 型 预 测 模 型 ，在 金 融 资 产 价 格 预 测 方 面 得 到 了广 泛 的 应 用 。本 文 在 阐 述 创 新 型 预 测 模 型 理 论 的 基 础 上 ，分 别 利 用 基 于 神 经 网 络 、支 持 向量 机 的 预测 模 型 ，在 小 样 本 情 况 下 对 沪 深
第 五 步 ，返 回第 二 步 ，对 训 练模 式 集 合 中 的 每 一 个 训 练模 式 重 复 第 二 和 第 三 步 ，直 到 训 练 模 式 集合 中
的 每 一个 训 练 模 式 都 满 足期 望 输 出为 止 。
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BP神经网络的沪深300股指期货价格预测
［ 中图分类号］Ｆ ８ ３ ２
［ 文献标识码 ］Ａ
［ 文章编号］１ ０ ０ ５ — ６ ４ ３ ２（ ２ ０ １ ３ ）３ ０— ０ １ ２ １ — ０ ２
各层 的误差 信号 ，此 误差信 号 即作为修 正各 单元 权值 的依
２ ０ １ ０年 ４月 １ ６日，中 国正 式推 出 了首个 股 指 期 货合
，…，
） ，其 中 ｉ ：１ ，２ ，… ，１ ８ ３ 。
由于原 始数 据 间差异性 可能 相差 较大 ，为 了防止 大数
Ｂ Ｐ算法的基本思想是，学习过程 由信号的正向传播
与误 差 的反 向传播 两个 过程 组成 。正 向传播 时 ， 输 入样 本
股 票价 格进 行预 测 ，得 出了该模 型对 于股 价格 的短 期预 测 效 果很 好 ，还 有 张 慧斌 ，高秀 萍 （ ２ ０ １ １ ） 在基 于 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ
神 经 网络 的基础 上对 浦发银 行股 价 在时 间序列 上作 了若 干 天 的预 测 ，实验结 果取 得 了较高 的精 度 和较为 稳定 的预 测 效果 和 较快 的收敛 速度 ，这 表 明该 模 型对个 股 的预 测短 期 是 可行 和有 效 的。为此 ，本 文 在基 于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的基 础 上 ，拟利 用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ ２ ０ １ １ Ａ软件 对 沪深 ３ ０ ０股 指期 货 网络 的基 础 上 ，利 用 沪深 ３ ０ ０股 指期 货 的每 日收盘 价 ，对 其 价格 进 行 实 际模 拟和 预 测 。
模 拟 结 果 与 实际相 比 ，有 较 高的精 度 和 较 为稳 定的 预 测效 果 ，说 明 Ｂ Ｐ神 经 网络 对 沪深 ３ ０ ０股 指 期 货 市场 的预 测 是 可 ［ 关键词 ］股 指期 货 ；Ｂ Ｐ神 经 网络 ；价 格预 测
综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用
１ 引言
随着 经济 发 展和 投资 理财 的 需要 ， 来 越 多 的 越 人 进入 股 票市 场 ， 们 迫切需 要 一 种有 效 的 分析 方 人 法， 能够掌 握股 市 的变 化规 律并 预 测其 走 势 。在 金
券市 场交 易数 量 和价格走 势 ， 而预 测 证券 市 场行 从 情变 动趋 势 。本 文 的研 究 基 于 技 术 面 分 析 。 除 了 基本 面分 析 和技 术 面 分 析 外 ， 元 统 计 分 析 、 多 随机 过 程 （ 尔 可夫 链 ） ＡＲ 马 、 ＭＡ 模 型 、 ＧＡＲ ＣＨ 模 型 、 混 沌 和分形 （ ｒｔ Ｈｕｓ 指数 ）灰 色 理论 等 方 法都 相 继 、 运 用 到 了预测股 价及 股市 未来 走势 中Ｅ 。 然 而股 票市 场是 一 个 高 度 复 杂 的非 线 性 动 态
Ａ ｙ ｔｍ ｄ ｌ ａｅ ｎｉ ｒ ｖ ｄａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｏ ｅａ ｔｓｏ ｋｐ ｉｅｉ ｔｄｅ ｎ ｔｃ ｒｃ ｆＱｉｇ ａ ｉｒｉ ｆ ｒｃ ｓｅ ｓ ｓｅ ｍｏ ｅ ｓｄｏ ｂ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｈ ｆ ｒｆｒ ｃ ｓ ｔｃ ｒｃ ｓｓｕ ｉｄａ ｄｓｏ ｋｐ ｉｅｏ ｎ ｄ ｏＨａｅ ｏ ｅ ａ ｔｄ ｓ
ｉ ｏ ｋ Ｐｒ ｃ ｒ ｃ ｓ ｎ Ｓｔ ｃ ｉ ｅ Ｆｏ ｅ ａ ｔ
Ｏｕ ａ ｇ Ｊｎ ｉ ｎ Ｌｕ Ｌｉ ｎ ｙ ｎ ｉｌ ｇ ａ ｍｉ ｇ
．
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｎ ｏ ｍａｉｎ＆ Ｍｅ ｈ ｎｃｌ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｈ ｎ ｈ ｉ ｏ ｍａ Ｕｎｖ ｒ ｉ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ２ ０ ３ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｆｒ ｔ Ｉ ｏ ｃ ａ ｉ ｇｎ ｅ ｉ ，Ｓ ａ ｇ ａ Ｎ ｒ ｌ ｉ ｓ ｙ Ｓ ａ ｇ ａ ａＥ ｎ ｅ ｔ ０ ２ ４
BP神经网络的股票价格预测模型建立
Ｂ Ｐ神经网络原理 比较 简单 ． 图１ 为一个 典 型 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 结 构 图 。Ｂ Ｐ神 经 网络 的具体 过程 如下 ： （ １ ） 对Ｂ Ｐ神经 网络状 态进行初 始 化 ，对 网络 的连接 权值 Ｐ ｑ ｉ ｉ ， 阈
易等优点 ． 但 是 由于 其对 股 票 价 格
对Ｂ Ｐ神 经 网络 的输 出层各 神 经元 的输 入 ｊ 和输 出 ｋ 进行 计算 ： ｊ ＝ ∑ ｌ ｊ － ￣
ｋ Ｆ １
（ ４ ）
（ ５ ）
能够使 Ｂ与６ 的误差减到最小 ， 从
而 有效 揭示 股票 价格 的 波动趋 势
１ ． ２ Ｂ Ｐ神 经 网络算 法应 用
型 。Ｂ Ｐ神 经 网络 具有 良好 的 非线性 映射 能 力 ， 弥补传 统股 票价 格预 测方 法 的不足 。
关键 词 ： 股 票价格 ； Ｂ Ｐ神 经 网络 ： 遗 传算 法
中 图分类 号 ： Ｆ ８ ３ ０ ． ５ ９
自股 票 出现 以来 ． 股 票 交 易 就
文献 标识 码 ： Ａ
预 测 精 度 与模 型参 数 有 直 接联 系 ．
当前 采 用 的梯 度 下 降 方 法 的参 数
寻优 具有 收敛 速 度 缓 慢 、 易 陷入 局 部 极 小 等 缺 陷 所 以 ． 笔者 针 对 神
６ ｊ ＝ ∑６ ｊ （ １ 一 ｉ 赋 ［ ０ ， １ ］ 区 间的 随机值 。
（ ２ ） 对 中 间层 各 神 经 元 的 输 入 ｈ 和输 出 ｉ ｉ 进行 计 算 ：
在 此基 础 上 ．分 别更 新 Ｂ Ｐ神
经 网络 的模 型参 数 问题 ． 提 出采 用 遗 传 算 法对 Ｂ Ｐ神 经 网络 的初 始 权
基于bp多输入多输出预测案例
基于bp多输入多输出预测案例
基于BP神经网络的多输入多输出预测案例可以涉及多个领域，
比如金融、气象、工业控制等。
让我们以一个简单的股票价格预测
案例来说明。
假设我们想要使用BP神经网络来预测某只股票的未来价格。
我
们可以将过去一段时间内的股票价格、成交量、市场指数等作为输入，然后将未来若干天的股票价格作为输出。
这就是一个典型的多
输入多输出的预测问题。
首先，我们需要收集大量的历史数据，包括股票价格、成交量、市场指数等信息。
然后，我们将数据分为训练集和测试集，用于训
练和验证BP神经网络模型。
接下来，我们需要对数据进行预处理，包括归一化处理、特征
选择等。
然后，我们可以构建BP神经网络模型，确定输入层、隐藏
层和输出层的节点数，选择合适的激活函数和学习率等参数。
在模型训练过程中，我们需要使用训练集来不断调整神经网络
的权重和偏置，直到模型的预测误差达到我们的要求。
然后，我们
可以使用测试集来验证模型的泛化能力和预测准确性。
最后，我们可以使用训练好的BP神经网络模型来预测未来股票价格。
这就是一个基于BP神经网络的多输入多输出预测案例。
除了股票价格预测，BP神经网络还可以应用于其他领域，比如气象预测、工业生产预测等。
在这些领域，我们也可以使用类似的方法来构建多输入多输出的BP神经网络模型，从而实现对多个变量的预测和控制。
总的来说，多输入多输出的BP神经网络在预测和控制领域有着广泛的应用前景。
基于BP神经网络的股票涨跌预测模型
关键词 ：Ｐ神经 网络 ； Ｂ 股票 涨跌 ； 预测模 型 ；Ｐ Ｓ ＳＳ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ ｄ ：ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｓｏ ｋｓｒ ｓｎ ｎ ｅｌｎ ； ｒｄｉｔｏ ｄ ｌ Ｓ Ｓ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ； ｔｃ ＇ ｏ ｉｇ ａ ｄｆ ｌ ｇ ｐｅ ｃｉｎ ｍｏ ｅ ； ＰＳ ｉ
王 晓 东①Ｗ ａ ｇＸａ ｄ ｎ ； 宏 智②Ｘ ｅＨｏ ｇｈ ； ｎ ｉｏ ｏ ｇ 薛 ｕ ｎ ｚ ｉ贾雯 超 ①ＪａБайду номын сангаас ｅ ｃ ａ ｉ ｎ ｈ ｏ
（ 西安 工程 大学理 学 院 ， 安 ７０４ ； 长安 大 学理学 院 ， ① 西 １０ ８② 西安 ７ ０６ ） １０４ （ Ｓｈｏ ｏ ｉ ｃ ，ｉｎＰ ｌｅｈ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ，ｉｎ７ ０４ ，ｈ ａ＠ Ｓｈｏ ｏ ｉ ｃ ，ｉ ｎＣ ａｇ ｎＵ ｉ ｒｔ， ｉｎ７０ ６ ，ｈｎ ＠ ｃｏｌ ｆ ｃ ｎｅＸ ＇ ｏ ｔ ｎ ｎ ｅｓｙ Ｘ＇ １０８ Ｃ ｉ ， ｃｏｌ ｆ ｃ ｎｅＸ＂ ，ｈｎ＇ ｎ ｅ ｉ Ｘ １０４Ｃ ｉ Ｓｅ ａ ｙｃ ｃ ｖ ｉ ａ ｎ Ｓｅ ａ ａ ｖ ｓｙ ａ ａ
中 图分 类 号 ：８ ０ Ｆ３
文 献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ６ ４ １ （０ ０）１ ０ ４ — ３ １０ — ３ １ ２ １ ３－ ０ ７ ０
０ 引 言 指 或 股 指 趋 势 的 预 测 ｌ１ 同时 预 测 多 只 股 票 涨 跌 趋 势 的 还 不 多。 】， －而 ６ 股 票 市 场 在 一 定程 度 上 是 国 家经 济 实 力 的反 映 。长 期 以来 ， 对 在 股 票 市 场 中 ， 市 的 运 动 是 一 个 复 杂 的 非 线 性 系统 ， 神 经 网 络 股 而
用BP神经网络预测股票市场涨跌
用BP神经网络预测股票市场涨跌用BP神经网络预测股票市场涨跌引言：股票市场的涨跌一直是投资者和金融从业者关注的焦点之一。
预测股票市场的涨跌对于投资决策和风险控制有着重要的意义。
在过去的几十年里，人们尝试了各种方法来预测股票市场的涨跌，包括传统的统计模型、技术指标分析、基本面分析等。
然而，由于股票市场的复杂性和不确定性，这些方法的预测效果往往不尽如人意。
近年来，人工智能技术的迅猛发展为预测股票市场带来了新的希望。
其中，BP神经网络作为一种重要的人工神经网络模型，被广泛运用于股票市场的预测中。
一、BP神经网络的原理和特点BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，由输入层、隐含层和输出层组成。
其基本原理是通过将输入信号进行加权求和并通过激活函数传递到下一层，从而逐层进行信息传递和处理，最终获得输出结果。
BP神经网络具有以下几个特点：1. 自适应学习能力：BP神经网络可以通过学习算法自适应地调整权值和阈值，从而提高预测的准确性。
2. 非线性映射能力：BP神经网络可以通过引入非线性激活函数，模拟复杂的非线性映射关系，更好地适应股票市场的涨跌特性。
3. 并行处理能力：BP神经网络的计算过程可以并行进行，充分利用计算资源提高计算效率。
4. 适应噪声和非线性问题：BP神经网络通过多层网络结构，具有一定的容错性和适应噪声的能力。
同样，其非线性映射特性使其在处理非线性问题方面更具优势。
二、BP神经网络在股票市场预测中的应用BP神经网络作为一种强大的模式识别和非线性映射工具，在股票市场的预测中已被广泛应用。
1. 数据准备与处理：股票市场的预测需要大量的历史数据作为样本进行训练。
首先，需要收集相关的股票市场数据，包括股价、成交量、涨跌幅等指标。
然后，对数据进行预处理，包括去除异常值、缺失值处理、特征标准化、数据平滑等步骤。
2. 网络模型设计：根据股票市场的特点和预测目标，设计BP神经网络的网络结构。
通常情况下，网络包括一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层。
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BP 神经网络的股市预测
31金融观察与经济视野1.引言收盘价是股票交易一天的最后价格定位，是多空双方经过一天的交战后最后的结果——它的本质意义在于对第二天股价走势的指向，尤其是收盘前半小时的交易行为，对投资者作出“买入”还是“卖出”决定，有着极为重要的提示性。
所以本文以收盘价作为股票的指数，并对未来一年的收盘价进行预测，以供给投资者作为重要参考。
本文将用BP 神经网络模型对未来一年的收盘价进行预测。
首先采用BP 神经网络对2020年3月26日前100天的股票收盘价数据进行训练，再对未来280天的股票的收盘价进行预测。
2.BP 神经网络2.1 BP 神经网络基本原理人工神经网络（ANN），是对人脑处理机制的数学抽象建模， 它以生物学神经元理论和信号传递机制理论为基础， 再结合大脑处理信息处理中心的信息处理机制， 形成的一种对人脑处理信息加以仿真模拟的数学模型.BP 神经网络模型是日常应用中最常见的模型。
BP 神经网络是基于反向传播算法的多层前向网络，除了含有输入层和输出层之外，还具有一个或多个隐含层。
每层的处理单元只接收来自上一层处理单元输出的信号，并将接收到的信号进行处理之后，输入至下一层，最终模型结构是一个各层处理单元之间全连接，同层处理单元之间无连接的前向无环网络拓扑结构。
BP 神经网络的训练主要包括节点值的计算以及连接隐含层权值的更新，在输入信号的正向传播阶段，信号由输入层进入网络，经过隐含层的逐层处理之后，最终传递至输出层，得到网络的预测值。
若此预测值与期望值不符，网络将转入误差的反向传播阶段。
在误差的反向传播过程中，将期望值与预测值之间的误差经隐含层逐层向输入层传递，由此得到各层各单元的误差信号，然后依此误差信号实现对网络连接权值的更新。
在训练过程中，反复执行信号的正向传播与误差的反向传播，直到网络输出的误差小于预先设定的阈值，或进行到预先设定的学习次数为止[1]。
2.2 BP 神经网络的训练函数本次预测模型采用的是Scaled Conjugate Gradients，SCG 算法是对共轭梯度法做了改进，主要改变了其在计算搜索步长时候的线性搜索方式，不仅可以精确地计算步长，还引入了尺度因子，通过它的调整可以调节搜索步长的大小，还可以确保Hessian 阵的正定性。
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基于神经网络的股票预测【摘要】:股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。
本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。
并且，利用搭建起的BP 神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。
对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。
【abstract]Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock.Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model ofneural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it.【关键词】BP神经网络股票预测分析1．引言股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。
影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定程度上实现对股价的预测。
BP神经网络是一种模拟人脑神经网络结构从而具有一定的预测功能的数学模型，由于其具有很强的自学习能力自适应能力以及容错能力等优点，使它成为一种比较适合股票预测的方法。
本文就采用此方法对股价趋势进行了分析。
MATLAB所搭配的NeuralcNetwork Toolbox,将神经网络领域研究的成果完整地覆盖，它以人工神经网络理论为基础，用MATLAB语言构造出典型神经网络的激活函数。
另外，根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，用MATLAB编写出网络设计与训练的子程序，网络的设计者则可以根据需要去调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从繁琐的编程中解脱出来，集中精力去思考问题和解决问题，从而提高解题效率。
2.BP神经网络算法、特点2.1 BP神经网络算法BP网络的产生归功于BP算法的获得。
BP算法属于δ算法，是一种有监督式的学习算法。
其主要思想为：对于q个输入学习样本P1，P2……Pq，已知与其对应的输出样本为：T1，T2……Tq。
学习的目的是用网络的实际输出A1，A2……Aq与目标矢量T1，T2……Tq之间的误差来修改其权值，使Ai (i=1，2……q )与期望的T尽可能地接近，即使网络输出层的误差平方和达到最小。
它是通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上，计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的。
每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比，并以反向传播的方式传递到每一层的。
BP算法由两部分组成，分别为信息的正向传递与误差的反向传播。
在正向传播过程中，输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态，如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播；通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标，误差信号趋向最小。
其具体的实现步骤如图所示。
2.2 BP神经网络在预测中的适用性基于神经网络本身的特点与优越性，本文选择BP神经网络用于股票预测应用研究。
第一，具有自学习功能。
自学习功能对于模型预测有特别重要的意义。
未来的人工神经网络计算机将提供经济预测、市场预测、信用预测，其应用前途是很远大的。
第二，容错能力强。
网络中少量单元的局部缺损不会造成网络的瘫痪，也不会影响全局，它反映了神经网络的鲁棒性。
神经网络带有高度并行处理信息的机制且具有高速的自学习、自适应能力，内部所包含的大量可调参数使得系统的灵活性更强。
因此，神经网络很好的鲁棒性可以提高股票预测模型的适应性与通用性。
第三，具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，一个针对某问题而设计的神经网络，可以发挥计算机的高速运算能力，能很快找到优化解。
这对提高模型的运算效率很有帮助。
第四，可以充分逼近任意复杂的非线性关系。
股票分析中的各个指标之间的关系并不十分明确，大多为非线性的。
而神经网络能够逼近任意复杂的非线性关系，这就决定了神经网络的预测精度比其他的预测方法要高。
而对股票预测来讲，预测精度无疑是非常重要的问题。
第五，具有在新环境下的泛化能力，能不断接受新样本、新经验并不断调整模型，自适应能力强，具有动态特性。
由于股票分析具有分行业、分阶段的特点，其评估结果的不确定性非常大。
这就意味着需要针对不同的股票设立相应的预测模型，神经网络的这一特性正好满足这样的需求。
然而BP神经网络也不是没有缺点。
一是其工作的随机性较强，即使是同样的训练样本，相同的网络参数，多次运行生成的神经网络模型预测结果也有差别。
因此要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此应用受到了限制。
二是BP算法本身存在一定的缺陷。
2.3 BP神经网络模型构建的方法建立BP神经网络模型的具体步骤：首先要分析问题的性质及核心，然后有针对性地建立网络模型，最后通过网络预测分析，调整参数，优化网络模型。
具体过程如图所示：3.股票预测BP网络模型的建立3.1 数据的采集和预处理本文选择了中国银行（601988）2013/11/1-2014/5/15的收盘价和中国汽研（601965）2013/4/1-2014/5/12的收盘价作数据采集。
根据模型建立的需要，BP神经网络要求样本集合理区间为[0，1]或[-1，1]，所以要对样本集进行归一化处理。
归一化公式为：'minmax minkkx xxx x-=-Matlab中归一化处理数据可以采用premnmx ，postmnmx ， tramnmx 这3个函数。
本文用了premnmx归一化函数和postmnmx反归一化函数。
premnmx语法：[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t)参数：pn： p矩阵按行归一化后的矩阵minp，maxp：p矩阵每一行的最小值，最大值tn：t矩阵按行归一化后的矩阵mint，maxt：t矩阵每一行的最小值，最大值作用：将矩阵p，t归一化到[-1,1] ，主要用于归一化处理训练数据集。
postmnmx语法： [p,t] = postmnmx(pn,minp,maxp,tn,mint,maxt)参数：minp，maxp：premnmx函数计算的p矩阵每行的最小、最大值mint，maxt：premnmx 函数计算的t矩阵每行的最小值，最大值作用：将矩阵pn，tn映射回归一化处理前的范围。
postmnmx函数主要用于将神经网络的输出结果映射回归一化前的数据范围。
3.2 训练网络的设计在有合理的结构和恰当的权值条件下，三层前馈网络可以逼近任意的连续函数，这样，就提供了一个设计BP神经网络的基本原则。
较少的隐含层，可以实现样本空间的超平面划分，选择两层BP网络就可以实现有效的预测了。
本文将采用单隐含层的网络设计，分为单隐含层和输出层两个网络层次，如图所示。
本文将连续五天的价格作为一组输入，将第六天的价格作为输出目标。
既用前五天的价格来预测第六天的价格。
所以输入层神经元数目是5。
输出层的节点数取决于两个方面：输出数据类型和表示该类型所需的数据大小；同时，根据经典的道氏理论，股票价量分析中最重要的指标就是收盘价。
本文所建的股票预测模型，就是针对单只股票的走势进行预测，所以，将股票的收盘价作为该预测模型的唯一输出向量，这样，网络输出层的神经元数目即为1。
BP网络隐含层节点数的多少和BP网络预测精度之间有很大相关性，节点数太少，神经网络的训练能力就会变弱，无法完成精确预测。
节点数太多，神经网络训练时间变长且网络可能出现过度拟合现象。
所以选择合适的节点数才能使BP网络的性能得到最大发挥，但目前还没有统一的标准来确定隐含层的节点数，所以本文经过多次试验多次比较最终确定了隐含层节点数为12。
传递函数是BP网络的重要组成部分，必须是连续可微的；BP网络通常采用S型的对数或正切函数。
本预测模型采集到的原始数据，经过归一化处理后输入、输出向量均在区间[-1,1]范围内，符合S型的对数或正切函数的取值区间。