股票涨跌中数学模型毕业论文
基于数学建模和神经网络的股票预测模型研究
基于数学建模和神经网络的股票预测模型研究股票市场的波动一直是商界和投资者所关心的问题。
从历史数据分析到技术指标，还有机器学习以及以神经网络为代表的深度学习技术，各种方法都被用来预测股票市场。
那么，本文所探讨的是基于数学建模和神经网络的股票预测模型研究。
1. 基于数学建模的股票预测模型在股票市场预测方面，基于时间序列分析的ARIMA模型一直被广泛运用。
ARIMA模型是通过寻找上一个时间段内数据的模式来预测下一个时间斜的股票价格。
其它经典模型如指数平滑和趋势模型也都继承了ARIMA模型的基础框架。
除了以上模型，GARCH模型也是自回归时间序列分析的一种扩展形式，它将异常的波动方差考虑进来。
尽管GARCH模型相比ARIMA模型对于股票市场更有可行性，但其参数估计和预测的过程比较复杂，导致实际应用中较为困难。
为了改善以上模型的缺陷，研究者们也进行了很多创新的尝试。
其中，波动率控制方法和即时回归模型，最小二乘回归和交叉熵方法等都取得了很好的效果。
2. 基于神经网络的股票预测模型神经网络在股票市场的预测中也广泛应用。
其可以根据过往股票价格和交易量的变化来进行预测。
并且，有时候神经网络还可以挑选出比起基础经典模型更有效的变量进行预测。
其中，BP神经网络模型是运用最广泛的一种神经网络模型。
这种方法可以学习之前的历史数据，并且通过网络层传递，最后输出确切的预测值。
除了BP神经网络之外，还有一些更高级的神经网络模型，如卷积神经网络和循环神经网络，也可以用来预测股票市场。
3. 数学建模和神经网络模型的整合应用虽然基础的数学统计模型（如ARIMA模型和GARCH模型）和神经网络模型（如BP神经网络）独立运用股票市场预测方面均有很好的表现，但是结合两种模型的运用仍然是一个重要的研究课题。
事实上，近年来很多学者已经尝试将二者相结合，比如，将ARIMA模型预测后的残差序列输入BP神经网络中进一步预测。
有些人将BP神经网络对股票价格变化的预测结果输入GARCH模型中进行方差预测。
应用数学模型在股市预测中的应用研究
应用数学模型在股市预测中的应用研究引言：股市预测一直是投资者和研究人员关注的焦点。
在过去几十年中，随着计算机技术的不断发展和数学模型的应用，预测股市的方法也取得了重大突破。
数学模型的灵活性和准确性使其成为分析市场趋势和预测股价走势的重要工具之一。
本文将介绍几种常见的数学模型，并探讨其在股市预测中的应用。
一、线性回归模型线性回归是一种简单但有效的数学模型，常用于预测股市中的趋势。
该模型基于统计数据建立了自变量和因变量之间的线性关系。
通过观察历史数据，并找出最佳拟合线，可以预测未来的股市走势。
然而，线性回归模型对于复杂的市场变化无法准确预测，因此只适用于短期和相对简单的预测。
二、时间序列模型时间序列模型是一种基于时间相关性的预测方法。
它假设未来的股价取决于过去的股价变化，通过分析历史数据中的趋势、季节性和周期性等特征来预测未来的走势。
常见的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和自回归移动平均模型（ARMA）。
这些模型适用于预测短期和中期的股价变化，但对于长期趋势的预测准确性较低。
三、人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模拟人类大脑学习和决策的数学模型。
它通过构建多层神经元网络来模拟人类大脑中的神经元之间的连接和传递关系。
人工神经网络模型可以学习历史数据中的复杂模式，并在未来的股市中预测股价走势。
由于其强大的非线性处理能力，人工神经网络模型在股市预测中有着广泛的应用。
然而，该模型对于大量的训练数据和参数调整非常敏感，需要合理的输入和处理。
四、蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机抽样的数学模型，可以模拟股价的不确定性。
该模型通过重复随机试验，根据一系列随机生成的股价走势来预测未来的股价。
蒙特卡洛模拟模型适合预测长期和复杂的股价变动，可以考虑到不同的风险因素和外部影响。
然而，该模型对于随机源的选择和模拟参数的设定要求较高，需要合理的假设和模拟方法。
结论：数学模型在股市预测中有着重要的应用价值。
基于数学建模的股票价格预测模型研究
基于数学建模的股票价格预测模型研究随着互联网技术的不断发展，越来越多的人开始关注股票市场和股票投资。
股票价格的波动不仅受到市场经济波动、政策法规等因素的影响，更受到技术手段的干预。
因此，如何预测股票价格的走势成为了投资者们非常关注的一个问题。
近年来，随着数学建模技术的不断发展和应用，越来越多的人开始将数学建模应用于股票价格预测中。
在数学建模中，利用某些特征参数将数学模型应用到预测中，来预测股价走势变化。
一、基础理论在股票价格预测中，常用的数学方法有时间序列分析法、机器学习方法、神经网络分析法等。
1. 时间序列分析法：这是对股票价格的历史走势进行分析，并根据某类分析模型进行预测的方法。
这种方法根据历史走势，结合多种分析方法，如均值、方差、趋势线、周期分析等，对股票的未来波动进行预测。
2. 机器学习方法：机器学习方法是利用计算机科学和统计学中的算法和模型，通过学习大量历史数据来发现规律和预测未来趋势。
在股票预测中，机器学习方法可以通过训练数据集来预测股价和走势的变化。
3. 神经网络分析法：神经网络分析法是一种基于人工神经网络技术的分析方法。
神经网络是一种类似人脑神经系统的非线性系统，通过设定输入、中间层和输出层，模拟人类大脑过程，利用大量的历史数据进行训练，预测未来的股票价格波动。
二、数学建模在股票价格预测中的应用1. 基于时间序列分析法的股票价格预测模型时间序列分析法是一种对历史数据进行分析，然后根据历史数据的结果来预测未来趋势的方法。
在股票价格预测中，该方法可以对历史股票价格数据进行统计分析，然后通过数学模型对未来股价的波动进行预测。
时间序列分析法的主要思想是根据股票价格的历史走势，预测未来几个时期的股价波动情况。
该方法首先要建立一个时间序列模型，然后对这个模型进行分析，并用它预测未来的股票价格波动情况。
2. 基于机器学习的股票价格预测模型在数学建模中，机器学习是一种利用计算机来学习知识，并基于这些知识来预测未来趋势的方法。
股票交易的数学模型分析
先需要对 E 和 X 做出预期。由于 E 和 X 受许多偶然因素的影响，存
在着一定程度的不确定性，所以 E 和 X 都是随机变量。这样，投资
者对 E 和 X 两个随机变量的预期，就是要估计公司各种可能的（也
可参考过去的）每股利润 E（i i=1，2，…）及相应的每股利润增长率 xi=
（Ei-E′）/E′ （i=1，2，…），以及它们各自出现的可能性大小即发生的
生的现金流量价值，忽略项目的不确定性带来的潜在盈利机会，往
[6]王桂华，齐海滔.实物期权方法在高科技企业价值评估中的应用[J].企
往造成项目价值的低估[8]。扩张期权理论充分地考虑了经济环境不 业经济，2002，57(7):155-156.
断变化这一事实，它考虑到外部条件的高不确定性会影响企业的价
[7]田中禾，张方丽.基于布莱克-斯科尔斯的企业人力资本成本计量模
值，并对企业拥有的未来投资机会可能带来的企业价值增长进行了 型[J].商业会计，2010，9（18）:9-10.
合理的量化[9]。
[8]王晓巍，郜婷婷.折现现金流量法在高科技企业价值评估中的局限性
上述案例分析的实物期权为扩张期权，实物期权允许决策者在 [J].商业研究，2005，（13）：75-77.
投资者对公司下一期每股利润 E 及其在本期每股利润 E′的基
础上增长率
X=
E-E′ E′
的预期，以及对该公司股票下一期价格
P
及其
在本期价格
P′基础上变动率
Y=
P-P′ P′
的预期，既是他们进行投资决
策的主要依据，也是引起股票市场供求关系发生变动，导致市场从
一个均衡点向另一个均衡点运动的主要原因，因而投资者对 E、P 的
基于数学建模的金融股票行情预测研究
基于数学建模的金融股票行情预测研究近年来，随着信息技术的普及和金融市场的日益复杂化，金融股票行情预测越来越成为人们关注的焦点。
在金融市场中，股票是重要的投资品种之一，对于投资者而言，股票的价格走势是个重大的问题。
在这样的背景下，基于数学建模的金融股票行情预测逐渐受到业内人士的广泛研究。
本文旨在探讨基于数学建模的金融股票行情预测的研究现状和方法，以及可能出现的问题。
一、研究现状目前，基于数学建模的金融股票行情预测方法主要有以下几种：1. 时间序列模型时间序列模型是经典的预测方法之一，它是利用已知历史数据推算未来情况的一种方法。
主要依靠统计分析来推测未来趋势，常用的模型有ARIMA、GARCH和ARCH等。
这些模型在历史数据较多的情况下表现较为准确，但对于时间序列中存在的非线性趋势和季节性变化较难进行有效预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是基于神经科学的模仿，可以自学习和自适应，曾经在金融市场预测中取得了较好的效果。
神经网络的训练过程是逐步调整权重和阈值达到训练的目标。
然而，在实践中发现，神经网络模型在无法处理稀缺数据、数据样本量小和噪声较大的情况下表现并不理想。
3. 支持向量机模型支持向量机模型是机器学习方法中的一种，在金融市场预测中同样得到了广泛的应用。
它适用于非线性、高维、小样本的数据，能够快速准确地拟合高维数据的非线性关系。
但是，支持向量机模型在样本量少时，容易产生过拟合问题。
二、方法应用基于数学建模的金融股票行情预测方法，需要依赖大量的历史数据，以及充分的经验和专业知识。
在实际应用中，必须进行以下几个步骤：1. 数据准备数据准备是预测模型的前置工作，需要收集、清洗和整理大量的历史数据。
金融数据具有复杂性、随机性和多样性，需要在样本数据的选择、筛选、加工和存储方面尽可能提高数据质量。
同时，在数据处理过程中必须注意对数据进行标准化处理，这样可以在一定程度上减轻模型训练和预测的难度。
2. 模型选择在模型选择上，应根据具体情况、任务目标和模型优秀度综合考虑，综合判断哪种模型最适合解决预测问题。
数学模型在股票交易中的应用探究
数学模型在股票交易中的应用探究随着现代金融市场的不断发展，股票交易已经成为一种重要的投资方式。
股票价格的波动性使得股票交易成为一项高风险的活动，同时也给高手们带来了不小的挑战。
为了尽可能地获得最大的收益，投资者需要精密的策略和工具。
而这时，数学模型便以其独特的优势被广泛运用于股票交易中。
一、股票交易中的风险控制股票交易中，风险是不可避免的。
由于股票价格的不确定性，交易者很难通过直觉而预测出未来的市场行情。
为了减少风险，交易者需要寻找合适的风险控制模型。
这里，我们介绍两个常用的数学模型，它们是“Black-Scholes模型”和“VaR模型”。
1. Black-Scholes模型Black-Scholes模型是一种经典的金融数学模型，其主要用于估算欧式期权在到期日的价值。
该模型由美国物理学家费希尔·布莱克和加拿大金融学家迈隆·舒尔茨两人共同发表于1973年。
Black-Scholes模型的核心思想是使用随机漫步过程，通过一系列概率推断和复杂的数学运算，得出股票期权的价格。
在股票交易中，Black-Scholes模型可以帮助交易者衡量股票价格的波动范围，从而为交易者制定合适的交易策略提供重要参考。
2. VaR模型VaR（Value at Risk）模型是一种基于概率论和统计学的风险控制方法，其可用于衡量投资组合在特定置信水平下可能产生的最大损失。
VaR模型的核心思想是通过对金融市场价格波动的分析，得出投资组合在一定时间内可能产生的最大损失。
VaR模型可以帮助交易者预测市场价格波动，从而制定风险控制策略，减少投资风险。
二、股票交易中的预测分析股票交易中，预测分析是一项重要的工作。
它通过对历史股票价格数据的分析，进而预测未来价格的走势。
为了进行更加准确的预测，交易者需要运用数学模型进行分析。
1. 时间序列模型时间序列模型是一种常见的预测模型，它主要用于分析时间序列数据的规律性。
时间序列模型的核心思想是用过去的数据推断未来的价格走势。
股票涨跌中数学模型毕业论文
目录摘要 (Ⅱ)关键词 (Ⅱ)英文摘要 (Ⅱ)英文关键词 (Ⅱ)1 前言 (1)2 国内外研究发展现状 (1)3 股票的选取 (2)3.1 MA(移动平均线技术) (3)3.2 ASI与KDJ技术指标组合 (4)3.3 DMI(趋向技术指标) (5)4 模型建立 (5)4.1 问题分析与回顾 (5)4.2 建立股票价格预测模型 (6)4.2.1 神经网络结构设计 (6)4.2.2 网络模型选择 (7)4.2.3 网络学习具体过程 (7)4.3 算法工具以及样本数据来源 (8)5 模型求解与股票价格预测 (8)6 模型评价和改进 (12)结束语 (12)参考文献 (13)股票涨跌中数学模型的研究摘要：股票价格的涨跌受到政治、经济、社会因素的影响，针对股票价格具有非线性、不稳定性的特点，本文结合了三种实用的选股技术进行选股，利用神经网络强大的非线性逼近能力，设计出了优化的BP神经网络数学模型，并实现了对股票的价格进行预测。
关键词：股票；BP神经网络；数学模型Stock ups and downs in the mathematical model studyWu Mengzhe(Kaili University Mathematical Sciences College, guizhou Kaili 556000) Abstract: The ups and downs of the stock price is influenced by political, economic, and social factors, the stock price has nonlinear instability characteristics, this paper combines three practical stock picking technology stock, a powerful non-linear neural networkapproximation capability of the design the BP neural network optimized mathematical model, and better short-term forecast on the stock price.Key words:Stock; BP neural network; mathematical model1 前言随着科学技术的进步，居民的生活水平普遍提高，收入的快速增长使得居民逐渐成为市场投资的主题，人们的理财意识也不断增强。
中国股票市场价格波动的模型分析
ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ａ ｍｏｄｅｌ ｏｆ“ｓｔｏｃｋ ｐｒｉｃｅ ｉｍｐａｃｔｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌ．＂
Ｃｈａｐｔｅｒ ５ ｃｏｍｐａｒｅｓ Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌｓ，ｅｘｐｌｏｒｅｓ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ａｓｓｅｔ ｐｏｒｔｆｏｌ ｉｏ ｔｈｅｏｒｙ ｉｎ ｏｕｒ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔ．Ｃｈａｐｔｅｒ ６ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ
Ｏｎ ｔｈｅ ｏｎｅ ｈａｎｄ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒａｉｓｅ ｓｃＨｎｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｒｏｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｎ ｐｏｌｉｃｙ ｆｏｒ
ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ．Ｏｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ ｉｔ ｏｆｆｅｒｓ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｖａｌｕａｂｌｅ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎ ｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ
ｆｏｒ ｉｎｖｅｓｔｏｒｓ．
股票走势预测数学建模
股票走势预测数学建模
股票走势预测是金融领域的一个重要课题。
随着数据处理技术和数学建模方法的不断发展，越来越多的人开始将数学建模应用于股票走势预测中。
数学建模在股票预测中的主要方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络和机器学习等。
时间序列分析是利用历史数据来预测未来的方法，回归分析则是通过分析股票与其他经济指标的关系来预测走势。
神经网络和机器学习则是利用人工智能技术来预测股票走势。
无论使用何种方法进行数学建模，都需要对数据进行准确的处理和分析。
这包括对股票价格、交易量、市场情绪等多个方面进行综合分析。
同时，还需要考虑到宏观经济因素、政治因素等外部因素对股票走势的影响。
股票走势预测数学建模是一个复杂的过程，需要多个学科领域的专业知识相互配合。
尽管如此，数学建模在股票预测中的应用依然是一个值得探讨和研究的领域。
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大学论文：基于ARIMA模型的股价预测研究
基于ARIMA模型的股价预测研究摘要随着我国金融市场的逐步放开、股票市场的迅猛发展，股票市场作为整个国民经济的重要基石之一，其地位和作用也日益突出．如何有效地控制金融市场风险，促使金融市场有效、健康的运行，已成为我国金融机构面临的重大挑战．而通过历史数据，建立ARIMA模型，能较好地预测股价的发展趋势，从而使股票的投资者和管理者获得最大的回报或最小的损失。
本文利用同花顺软件收集深市同德化工（002360）股票从2010年3月3日—2016年4月25日间的每日收盘价，其中样本数据采用股指对数收益率作为样本数据，并采用其数据进行平稳、零均值化处理，模型识别和模型定阶，在使用最小二乘法估计参数后，建立ARIMA模型；最后利用已建模型预测出未来3天的股票开盘价指数，并与实际数据相对照，计算模型预测误差，验证ARIMA模型是否适合于所选股票的短期预测。
关键词：股价 ARIMA模型Comparison of urban and rural residents in Hebei ProvinceLi da Directed by Lecturer Liu linghuiAbstractIn recent years, under the guidance of the national integration strategy launched in Beijing, Tianjin, Hebei Province, by means of its regional advantages Hebei Province efforts to build "one hour life circle."Accelerate the flow of population makes the structural differences in Hebei Household Consumption size changed.In order to better describe this difference, and this difference is a measure of the size of the paper to survive and consumption, development and enjoyment and consumption and consumption in total consumption in proportion to the share of differences and build differentiated consumption structure.In this paper, descriptive statistics, found that the proportion of urban and rural consumption structure difference in survival consumption and enjoyment and consumption of large differences in the development and consumption of a smaller proportion of the status quo.Then analyzed to find a comprehensive description of the size difference factor by factor analysis reveals that the reason for the difference generated by the status quo.Finally, the specific economic development in Hebei Province, Hebei Province, is given to promote the coordinated development of urban and rural consumption policy recommendations.KEY WORDS：Urban and Rural Residents Consumption Differences Compare Research目录摘要 (I)英文摘要 (II)目录 (1)前言 (2)1概念界定 (5)1.1城镇和乡村的界定 (5)1.2本研究中的消费结构 (5)2指标体系的建立与原数据的选取 (20)2.1河北省城乡居民消费结构体系的建立 (20)2.2河北省城乡居民消费结构数据......................................错误!未定义书签。
股票市场走势分析论文
股票市场走势分析论文股票市场的流动性是一个整体性的概念，流动性对股票市场来说显得尤为重要。
下面是店铺为大家整理的股票市场走势分析论文，供大家参考。
股票市场走势分析论文范文一：股票市场因素摘要：随着社会和科技的发展，我们在档案的信息化管理工作中已经取得了一定的成就，但是真正实现档案的信息化管理是一个长期的过程，我们还有很多工作要做。
所以我们应该不断努力，开拓进取，灵活创新，使档案的管理工作适应社会经济的发展，使档案工作为国家的各项事业提供更加优质、更加高效的服务。
关键词：股票市场;模型股票市场历来被称为宏观经济的晴雨表，无论是在拥有成熟的金融市场的发达国家还是在金融市场起步较晚的发展中国家，如果宏观能经济健康平稳发展，那么股市一般会走势良好，但是也有人持相反意见。
本文就这个问题进行了深刻的探讨。
1模型的设定模型设定变量为从宏观实体经济发展和流通中的货币供应量两个因素来解释股票价格的波动。
在一些国内外的文献中，将宏观经济变量选取为国内生产总值(GDP)、国民生产总值(GNP)、工业增加值或细化为通货膨胀率和流通中的货币MI、M2、汇率等等。
但是从数据的可得性和客观性上来考虑，模型设定为用GDP来代表宏观实体经济的发展状况，而将广义的货币M2来代表流通中的货币量，对于我们要研究的股票价格，则用上证指数来代表。
通过选取2005～2009年这一经济周期的数据，本文主要研究了在整个经济周期中这两因素对股票的影响。
由于统计口径的不一致和数据本身的经济意义的不同，并且数据本身有存量(M2、上证指数)和流量(GDP)之分，为了更准确地反映模型本身的优良性、宏观实体经济和流通中的货币对股票价格的解释力度，特将获得的季度GDP数据平滑成月度，然后将其转化成存量变量。
2模型的检验和分析2.1计量经济学模型的得出一般统计的数据由于统计口径的不同，会存在异方差性，即对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数而是互不相同的，而且在以时间序列数据为样本的模型中也经常出现序列相关性，所以计量上通常会采取最小二乘法(OLS)，但不再适用，同时从经济意义上考虑，GDP和M2有一定的线相关性，因此，为了消除异方差性、缓和序列相关性和多重共线性，采用广义最小二乘(GLS)来做回归。
数学建模在股票价格预测中的应用研究
数学建模在股票价格预测中的应用研究近年来，随着互联网经济的飞速发展，股票市场成为了投资者的重要选择之一。
在这个市场中，股票价格预测问题一直备受关注。
尽管这是一个复杂的问题，但是数学建模技术的发展使得股票价格预测变得可行。
本文将介绍数学建模在股票价格预测中的应用研究。
股票价格预测是金融市场的重要研究方向之一，也是实践中需要解决的关键问题。
如何做出准确的预测，这是所有研究者需要解决的问题。
传统的股票价格预测方法主要基于统计学和经济学分析，但这些方法难以处理大量的历史数据和高维性问题。
因此，应用数学建模技术解决股票价格预测问题变得越来越受关注。
在数学建模中，利用机器学习技术（如人工神经网络、支持向量机、决策树等）进行股票价格预测是主流方法之一。
机器学习是一种人工智能技术，具有自我学习、适应性强、智能化程度高等特点，在股票价格预测中有着广泛应用。
例如，可以通过对历史数据进行分析并训练模型，预测未来股票价格的趋势。
此外，在数学建模中，协整和向量自回归模型也是常用的方法。
协整模型利用多个时间序列数据之间存在长期关系的特点，可以提高预测准确度。
同时，向量自回归模型基于时间序列的自相关性和互相关性，可以更好地捕捉股票价格变化的规律和趋势，提高预测的精度。
以上方法都是基于历史数据进行预测的，但是随着AI技术的飞速发展，更加注重对外部影响因素的预测。
例如，天气、政治因素和自然灾害等因素都对股票市场产生了影响。
因此，在数学建模中，利用情感分析、网络搜索量等外部信息，也成为了股票价格预测的重要参考因素。
尽管现在有很多数学模型可供选择，但对于股票市场这个问题，任何单一的模型都不能完全胜任。
因此，研究者需要将多种模型相结合，建立混合模型，以期达到更好的预测效果。
这些混合模型可以将多个具有不同特点的模型组合起来，从而最大限度地利用各自的优点。
总之，数学建模已经成为股票价格预测中的重要工具。
随着技术的飞速发展，未来数学建模将能够更加准确地预测股票价格的走势。
金融学专业优秀毕业论文范本中国股市波动的原因及模型研究
金融学专业优秀毕业论文范本中国股市波动的原因及模型研究在金融学专业优秀毕业论文范本中国股市波动的原因及模型研究中，我们将探讨中国股市波动的原因，并使用模型进行相关研究。
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在中国，股市波动是一个常见的现象。
理解股市波动的原因对于投资者和金融从业人员而言至关重要。
通过研究相关模型，我们可以洞察股市波动的背后机制。
接下来，本文将从以下几个方面进行论述：市场供求关系、宏观经济因素、政策影响和市场情绪。
首先，股市波动的原因之一是市场供求关系的变化。
供求关系的变化直接影响股市价格的波动。
当市场出现供大于求的情况时，股票价格往往下跌；相反，当市场供不应求时，股票价格则会上涨。
供求关系的变化可以由公司的业绩、市场情绪、资金流入和流出等多种因素引发。
通过建立供求模型，我们可以深入研究这种关系，并对股市的波动作出解释。
其次，宏观经济因素也是导致股市波动的重要原因之一。
宏观经济因素如经济增长率、利率、通货膨胀率等，对股市价格的波动产生重要影响。
例如，经济放缓可能导致企业利润下降，从而引发投资者对股票的担忧以及股市价格的下跌。
了解宏观经济因素与股市波动之间的关系，可以为投资者提供判断市场走势的重要参考。
第三，政策影响也是股市波动的一个重要因素。
政府的宏观经济调控政策、金融政策等，都会对股市产生直接或间接的影响。
比如，一国的货币政策调整、对外贸易政策变化等，都可能引发股市价格的波动。
政策影响的研究，可以帮助我们更好地理解股市波动的原因，并为投资者提供预测市场的指南。
最后，市场情绪是导致股市波动的另一个重要因素。
市场情绪可以通过投资者的情感态度、媒体的报道、市场预期等进行判断。
投资者情绪的变化往往伴随有股票价格的波动。
当市场情绪乐观时，股票价格往往上涨；相反，当市场情绪悲观时，股票价格则会下跌。
基于数学建模的股票市场预测模型探索
基于数学建模的股票市场预测模型探索股票市场预测一直是投资者和金融机构关注的重要问题。
数学建模作为其中的一种工具，通过分析历史数据和建立数学模型，可以帮助预测股票市场的走势和未来的发展趋势。
本文将探索基于数学建模的股票市场预测模型，并讨论其中的方法和技术。
一、时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据来预测未来走势的常用方法。
其中，ARIMA模型是最为经典的时间序列模型之一。
ARIMA模型结合了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型和差分（I）模型，通过对历史数据的分析，建立了一个可以预测未来走势的数学模型。
ARIMA模型的核心思想是将当前的数值与过去的数值进行关联，并结合移动平均和差分运算来消除非随机性的部分。
通过ARIMA模型，我们可以对股票的走势进行拟合，并预测未来的变化。
二、神经网络模型神经网络模型在股票市场预测中也有广泛的应用。
其中，基于深度学习的神经网络模型，如长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等，能够自动学习特征，并进行有效的预测。
LSTM模型是一种特殊的循环神经网络，它能够处理时间序列数据，并具有记忆机制。
LSTM模型通过对历史数据的学习和记忆，可以学习到股票市场的规律和趋势，并进行准确的预测。
CNN模型则通过卷积运算和池化运算提取特征，并进行有效的分类和预测。
在股票市场预测中，CNN模型可以通过学习历史数据的特征，判断未来走势的可能性。
三、混合模型除了单独使用时间序列模型或神经网络模型外，混合模型也是一种常见的股票市场预测方法。
混合模型通过结合多种不同的方法和模型，充分利用各种模型的优势，提高预测的准确性。
例如，可以将ARIMA模型和LSTM模型进行结合，利用ARIMA模型对长期趋势和周期性进行拟合，再通过LSTM模型对短期波动进行预测。
此外，还可以结合其他模型和方法，如金融市场指标、技术分析等，提高预测的精度和可靠性。
四、评估指标无论是单独使用某一模型还是采用混合模型的方法，评估预测结果的准确性是非常重要的。
关于沪深300指数的波动趋势研究数学建模论文1 精品
关于沪深300指数的波动趋势研究摘要本文从沪深300指数2011.8.1-2013.8.2每日每时刻的指数数据出发，针对每日指数波动方式、未来趋势预测、交易模型、模型评价，分别利用聚类分析、灰色系统理论模型、动量交易模型做出建模分析。
首先，本文用EXCEL对原始数据进行整理，整理出每日指数随时刻波动的矩阵数据；再用matlab的cluster函数对其进行聚类分析。
得出结果表明两年每日的波动方式大致可分为平缓、微小波动、剧烈波动三种指数波动方式，并且将其用于指导第二题指数未来趋势分析其次，为了减少随机事件对沪深300指数的影响，本文建立了GM（1,1）灰色预测模型，运用线性最小二乘法对其进行拟合，对2012全年月份均值进行拟合，对2013一月到八月份的月均值进行预测，同时还用2012年度月均值以及2013前八个月的月均值进行误差检验。
结果表明，此模型的精度较高，适合做中长期预测。
然后，从行为金融学的视觉出发，结合动量效应，建立期货交易数学模型。
并对所建立的数学模型进行验证，发现运用此模型在两年交易中获得了较高的收益率，实际价值高。
最后，从平均收益率，平均亏损率、综合风险指数三个指标建立综合评价指标体系，并对问题三所建的模型进行评价，指出问题三所建模型的长处及缺陷，并就改进提出意见。
关键词：聚类分析灰色预测模型动量交易模型行为金融学一、问题重述1.1问题背景随着我国金融市场的进一步开发,股指期货（亦称期指）这一金融衍生工具也于2010年4月进入了交易市场.期指是一种以股价指数为标的物的标准化期货合约,具有价格发现、风险管理、杠杆投资等多种功能,是一种高风险、高利润率的金融创新工具.在期指投资中,由于存在保证金制度和逐日结算制度,因而风险控制是尤为重要的.如果能有效预测其标的指数的变动,便可根据其涨跌趋势建仓,有效规避风险的同时获取尽可能多的利润.1.2问题提出请根据数据分析以下问题：（1）通过数据分析，对沪深300 指数的波动方式进行简单的分类，你的分类应该有利于后续问题的解答。
数学模型在股票市场中的应用
数学模型在股票市场中的应用股票市场是一个高效而复杂的金融市场，许多投资者不断寻求可靠的方法来分析市场趋势和预测股票价格的走势。
其中，数学模型在股票市场中应用广泛，通过数学的力量，投资者可以更好地理解市场规律、分析股票价格变动，并制定更为科学的投资策略。
一、随机漫步模型随机漫步模型是一种基于概率论的数学模型，它假设股票价格的变动是随机且独立的。
在该模型中，股票价格的未来走势不受过去的价格变动影响，每一次价格变动都是独立的。
随机漫步模型的应用可帮助投资者理解市场波动的随机性，而不是过于依赖过去的情况。
通过对历史数据进行分析，可以基于随机漫步模型做出合理的投资决策。
二、布朗运动模型布朗运动模型是一种连续时间的数学模型，也被广泛应用于股票市场。
布朗运动模型假设股票价格变动服从正态分布，即股票价格的波动是连续的，且符合正态分布的规律。
通过布朗运动模型，投资者可以利用统计学的方法，预测股票价格的变动范围和概率。
通过分析历史价格数据，可以计算出股票价格在未来一段时间内上涨或下跌的概率。
三、马尔可夫链模型马尔可夫链模型是一种描述状态转移的数学模型，也被广泛应用于股票市场。
它假设当前的状态仅与前一时刻的状态有关，与更早的状态无关。
通过马尔可夫链模型，投资者可以分析股票价格的历史数据，预测未来的价格趋势。
该模型可以考虑多种状态转移的可能性，并计算出每种状态发生的概率，从而帮助投资者制定风险可控的投资策略。
四、神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元运作方式的数学模型，也被广泛应用于股票市场。
通过训练和学习股票价格的历史数据，神经网络模型可以很好地捕捉到价格之间的非线性关系。
通过神经网络模型，投资者可以分析股票价格的变动规律，并预测未来的价格走势。
该模型具有较强的适应性和泛化能力，能够处理复杂而多变的市场情况，为投资者提供更为准确的决策依据。
总结数学模型在股票市场中的应用是投资者理解、分析和预测市场走势的重要工具。
数学模型在股票预测中的应用研究
数学模型在股票预测中的应用研究随着互联网的普及以及全球金融市场的蓬勃发展，股票市场成为了一个备受关注的话题。
人们在追逐收益、抵御风险的过程中形成了不同的交易策略，而关于股票投资，实际上应用了大量的数学模型来辅助预测市场走势。
本文将通过研究数学模型在股票预测中的应用，探究数学模型对于股票市场的预测，以及如何对模型进行优化。
一、数学模型在股票预测中的应用1.经典模型技术指标是股票投资中经典的数学模型之一，其中使用得比较多的是MACD、KDJ、RSI、BOLL等技术指标。
这些指标基于技术分析，通过历史股价的变化来预测股票的未来涨跌趋势。
例如，MACD通过计算股票价格的快速移动平均线和慢速移动平均线的差异来预测市场涨跌，KDJ则通过计算股票价格的随机指标来判断机会点。
这些指标被广泛应用于股票市场的预测，其优点是简单明了、操作容易，但是这些指标只能分析出相对短期的走势，无法反映长期走势趋势。
除了技术指标，另一种常见的模型是趋势线分析。
趋势线分析根据历史行情，通过连通股票价格的低点或者高点，得到趋势线，以此来预测股票价格的走势。
趋势线分析需要按照特定的方法来选择低点和高点，因此需要一定的经验和技巧。
同时，趋势线分析也无法反映短期波动，不太适合用于股票短线操作。
2.神经网络模型神经网络模型是一个广泛使用的模型，用于股票市场的预测。
神经网络模型模拟人脑的神经网络系统，通过对股票市场的历史数据进行学习和构建，形成对于未来市场的预测能力。
神经网络模型具有以自适应性、易于并行处理、能够处理非线性问题的优点，因此在股票市场的预测中，如股票价格、交易量等方面，神经网络模型具有较好的优势。
3.ARMA模型ARMA模型是一种时间序列的统计模型，广泛应用于股票市场中。
这种模型能够捕捉时间序列的分布模式、趋势或周期变化，提供对未来趋势的预测。
ARMA 模型的优点在于生成的模型易于解释，同时系数显著高质量统计推断，这将是预测错误的主要来源。
精选五篇数学建模优秀论文
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展，股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，通过分析历史数据，预测未来股票价格走势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和鲁棒性，为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
二、基于优化算法的智能交通信号控制策略研究随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。
本文提出了一种基于优化算法的智能交通信号控制策略，通过优化信号灯的配时方案，实现交通流量的均衡分配，提高道路通行能力。
实验结果表明，该策略能够有效缓解交通拥堵，提高交通效率。
三、基于数据挖掘的电商平台用户行为分析电商平台在电子商务领域发挥着重要作用，用户行为分析对于电商平台的发展至关重要。
本文提出了一种基于数据挖掘的电商平台用户行为分析模型，通过分析用户购买行为、浏览行为等数据，挖掘用户偏好和需求。
实验结果表明，该模型能够有效识别用户行为特征，为电商平台提供个性化的推荐服务。
四、基于机器学习的疾病预测模型研究疾病预测对于公共卫生管理具有重要意义。
本文提出了一种基于机器学习的疾病预测模型，通过分析历史疾病数据，预测未来疾病的发生趋势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和可靠性，为疾病预防控制提供了一种有效的手段。
五、基于模糊数学的农业生产决策支持系统研究农业生产决策对于提高农业效益和农民收入具有重要意义。
本文提出了一种基于模糊数学的农业生产决策支持系统，通过分析农业环境、市场需求等因素，为农民提供合理的生产决策建议。
实验结果表明，该系统能够有效提高农业生产效益，促进农业可持续发展。
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展，股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，通过分析历史数据，预测未来股票价格走势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和鲁棒性，为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
数学建模解决股票市场交易决策问题
数学建模解决股票市场交易决策问题在当今快速变化和复杂的股票市场中，制定正确的交易决策至关重要。
数学建模是一种有效的方法，可以帮助投资者理解市场行为并制定科学合理的交易策略。
本文将探讨数学建模在解决股票市场交易决策问题中的应用，并介绍几种常用的数学模型。
第一部分：市场行为建模在制定交易策略之前，了解市场行为和规律是至关重要的。
通过数学建模，可以对市场的波动、趋势和周期进行分析，并预测未来的价格走势。
1. 时间序列模型时间序列模型是一种常用的数学建模方法，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性变化。
ARIMA模型是一种典型的时间序列模型，可以用于预测未来的股票价格。
2. 随机游走模型随机游走模型基于假设市场价格是一个随机漫步的过程，没有明显的趋势或规律。
布朗运动是随机游走模型的一种常见形式，可以用于预测股票价格的变化。
第二部分：风险评估和资产配置在进行股票交易时，风险评估和资产配置是非常重要的。
数学建模可以帮助投资者评估风险，并选择合适的投资组合。
1. 马科维茨模型马科维茨模型是一种用于投资组合优化的数学模型，通过权衡风险和收益，找到最优的资产配置。
该模型可以帮助投资者在给定风险水平下实现最大化的收益。
2. 卡普曼-塔纳模型卡普曼-塔纳模型是一种用于风险评估的数学模型，可以通过计算股票的风险价值，量化股票的风险水平。
投资者可以根据模型的结果来评估股票的风险，并作出相应的投资决策。
第三部分：交易策略建模制定有效的交易策略对于取得成功的股票交易至关重要。
数学建模可以帮助投资者理解市场的特点并制定相应的交易策略。
1. 均值回归模型均值回归模型基于市场价格具有一定的回归性质，即价格会向着均值回归。
通过构建数学模型，投资者可以捕捉到这种回归趋势，并制定交易策略。
2. 支持向量机模型支持向量机模型是一种机器学习方法，可以用于分类和回归分析。
在股票交易中，支持向量机模型可以通过学习历史数据和市场特征，预测未来的价格变动。
数学模型在股票市场分析与预测中的应用研究
数学模型在股票市场分析与预测中的应用研究数学模型在股票市场分析与预测中的应用研究股票市场是一个复杂而又不稳定的市场，投资者们在市场中面临着巨大的风险。
如何在这样的市场中获取收益，一直是投资者们关注的焦点。
为了解决这个问题，越来越多的投资者开始将数学模型应用到股票市场分析与预测中。
数学模型在股票市场中的应用可以追溯到上个世纪六七十年代。
当时，人们开始使用统计学方法来分析股票市场，但是由于数据量不足、计算机技术不发达等原因，这些方法并不能很好地解决问题。
随着计算机技术的发展和数据采集的不断完善，数学模型在股票市场中的应用也得到了广泛的推广。
数学模型在股票市场中的应用主要包括以下几个方面：1. 时间序列模型时间序列模型是一种常见的数学模型，在股票市场中也得到了广泛的应用。
时间序列模型可以通过对历史数据的分析，预测未来的股票价格走势。
其中，ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，它可以对时间序列数据进行拟合和预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经元网络结构的数学模型。
它可以通过对大量历史数据的学习，预测未来的股票价格走势。
神经网络模型具有自适应性强、非线性处理能力强等优点，在股票市场中也得到了广泛的应用。
3. 随机游走模型随机游走模型是一种基于随机过程理论的数学模型。
它认为未来的股票价格走势与过去无关，是完全随机的。
随机游走模型在股票市场中也得到了广泛的应用，但是其预测结果并不准确。
4. 贝叶斯网络模型贝叶斯网络模型是一种基于贝叶斯定理的概率图模型。
它可以通过对历史数据的分析，预测未来的股票价格走势。
贝叶斯网络模型具有精度高、可解释性强等优点，在股票市场中也得到了广泛的应用。
总之，数学模型在股票市场分析与预测中的应用，可以帮助投资者们更好地了解市场动态，提高投资决策的准确性。
但是需要注意的是，数学模型只是一种工具，不能完全代替人类判断和决策。
投资者们需要结合自身经验和市场情况，做出正确的投资决策。
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目录摘要 (Ⅱ)关键词 (Ⅱ)英文摘要 (Ⅱ)英文关键词 (Ⅱ)1 前言 (1)2 国内外研究发展现状 (1)3 股票的选取 (2)3.1 MA(移动平均线技术) (3)3.2 ASI与KDJ技术指标组合 (4)3.3 DMI(趋向技术指标) (5)4 模型建立 (5)4.1 问题分析与回顾 (5)4.2 建立股票价格预测模型 (6)4.2.1 神经网络结构设计 (6)4.2.2 网络模型选择 (7)4.2.3 网络学习具体过程 (7)4.3 算法工具以及样本数据来源 (8)5 模型求解与股票价格预测 (8)6 模型评价和改进 (12)结束语 (12)参考文献 (13)股票涨跌中数学模型的研究摘要：股票价格的涨跌受到政治、经济、社会因素的影响，针对股票价格具有非线性、不稳定性的特点，本文结合了三种实用的选股技术进行选股，利用神经网络强大的非线性逼近能力，设计出了优化的BP神经网络数学模型，并实现了对股票的价格进行预测。
关键词：股票；BP神经网络；数学模型Stock ups and downs in the mathematical model studyWu Mengzhe(Kaili University Mathematical Sciences College, guizhou Kaili 556000) Abstract: The ups and downs of the stock price is influenced by political, economic, and social factors, the stock price has nonlinear instability characteristics, this paper combines three practical stock picking technology stock, a powerful non-linear neural networkapproximation capability of the design the BP neural network optimized mathematical model, and better short-term forecast on the stock price.Key words:Stock; BP neural network; mathematical model1 前言随着科学技术的进步，居民的生活水平普遍提高，收入的快速增长使得居民逐渐成为市场投资的主题，人们的理财意识也不断增强。
有的人投资房产，有的人投资基金、黄金或者白银，而股票投资则为现代人较为常见的一种投资方式，同时也成为了人们投资的一个主要趋势。
众所周知，任何的投资都是有风险的，高风险高收益，低风险低收益。
对每个投资者来说，都是想以较小的投资获得最大的收益，同时又能够把风险降到最低，从而获得比较稳健的投资收益。
在股票市场的交易中，大家可以说是各施其长，不同的投资者都会有不同的投资方式作为自己在股票交易时买入卖出的依据，而没有绝对的投资方法或者技巧能够驰骋整个投资市场。
而影响股票价格变化的因素有很多，政策因素的影响永远是伴随着股市的运行，资金的流入流出带来了股价的上涨下跌，汇率、期货市场价格的变化、战争等等都会影响到国内股票市场，但是最重要的一点往往很多人都忽视了：股票市场自身的运行规律。
股票的买和卖，其实就是买卖双方进行的心理博弈，双方的利益平衡点则是成交价格，最后价格的决定都是通过买卖双方的心理反映。
所以，股票市场的运行是以市场信心为基础的。
股票市场中的常态就是不平衡，如果偏离平衡太远了，它就要回归平衡，就像钟摆一样，因为这就是规律。
2 国内外研究发展现状如何能够准确分析和预测股票价格，如何建立一个成功率比较高的预测理论和模型是多年来许多学者一直研究的内容。
但股票价格的形成机制是颇为复杂的，股票价格既受到多种因素的影响，个别因素的波动都可能会带动股票价格的涨跌。
因此，在股票价格和各影响因素之间想建立明确的函数关系表达式是非常难的。
国外的研究者先后提出了一系列的预测股票价格的数学模型，如KD线预测法、时间序列分析法、马尔科夫模型、GARCH模型、随机时间序列方法等等。
这些对我们在分析和预测股票价格中有着重要的参考作用，但是在现实中，有些理论和模型仍然存在着不足，比如罗斯的APT模型、夏普的CAPM理论、马柯威茨的投资组合理论]1[，虽然这些理论在一定程度上让投资者提高了投资风险和收益的思想观念，但在实际操作中却缺乏有效的指导作用。
近年来，神经网络在理论研究、实现技术和应用研究等方面取得引人注目的成果，利用神经网络工具进行预测的各种方式开始浮出水面，尤其是在分析和预测时间序列方面上占有独到优势。
国内外学者的这些方法对股票的预测有很大贡献。
3 股票的选取“人生就像滚雪球，最重要的是发现很湿的雪和很长的坡。
”巴菲特的这一句话道出了投资的真谛。
在股票领域，想从2300多只股票中挑出几只牛股，在短时间内获取最大的利润，这恐怕是并非每一个投资者都能够做到的，人们常说股票这东西，十人九输。
如何像巴菲特所说找到很湿的雪，让其足以在中国经济发展的长坡上滚成一颗大雪球，的确考验功夫。
对普通投资来说，想要找到很湿的雪和很长的坡，最基本的功夫还是得掌握一些选股的方法和能够熟练地运用一些基本的选股方法。
挑选合适的股票是股市投资盈利的前提，只有选到上涨的股票，在适当的价位买入，经过精心地呵护和耐心守护，适时卖出，才能在股票投资上获得利益。
目前市面上选股的方法有很多，比如政策与消息选股、周期选股、业绩选股、指标选股]2[等等，这些选股的方法都各有利弊。
政策选股是根据国家经济政策调控而因此受益的上市公司，比如央行的存款准备金率、每个月国家CPI的公布等等。
这些股票会在一段时间内出现不错的上涨行情，但是某些庄家往往比投资者更早得到政策消息，因此股价的上涨就早于政策的颁布，此时介入的话会成为套牢族。
周期选股是根据上市公司的周期变化选择的，如果对上市公司和市场非常熟悉的话，这的确是个不错的选股方法，但是真正对上市公司和市场非常在行的普通投资者却很少，而且市场变幻莫测，如果错误的介入将带来长期的亏损]2[。
业绩选股主要是看上市公司的成长性，成长性好的公司股价也会持续在一个上升的趋势中，带来的利润也是非常丰厚，但是这需要大量的数据和精准的分析判断，这一般都是经济师们才能做到，我们一般的投资者很难做到。
指标选股市根据各种买卖技术指标，选择指标处于上升趋势中的股票，那就是我们平常所听到的出现是金叉了。
但是技术指标的形成也是对股价运行的走势的反映，也就是说先有股价的走势后有指标，因此我们根据技术指标来判断并不能肯定地判断出接下来股价一定上涨。
上面所说的四种选股方法获利的概率都差不多，各有利弊，但是投资者必须选择一种或两种作为自己选股的依据。
通过比较各种选股方法不难发现，技术指标的选股方法最切合实际，这也是为什么技术指标选股一直都受大多数投资者的青睐。
技术指标其中也蕴含着大量的数学知识，我们可以结合平时所学的数学知识，看图、分析指标、编辑出几个适合选股的公式，接下来就介绍几种实用的选股方法。
3.1 MA（移动平均线）技术选股移动平均线]3[是最有用的技术，它反映的是投资大众的持仓成本。
均线中最有用的图形有多头排列、空头排列、多线粘合这三种。
多头排列就是市场趋势是强势上升势，形成从上至下依次为5日、10日、20日、60日均线的排列，股价也呈上升趋势。
买股最好是买均线呈多头排列的股，因为主力想要拉升股票价格需要借助散户的力量，所以只有把走势图像做得漂亮，才能吸引散户的眼球。
空头排列是指短期均线下穿长期均线，形成均线从5日、10日、20日、60日由下至上依次排列，并且股价呈下跌趋势。
卖股要在有形成空头排列的趋势时减仓，真形成时清仓。
多线粘合是指当三条或三条以上短、中、长期均线交叉位置重合或者非常接近。
只有股价经历了较长时间的横盘整理才会出现这种结果。
如果是在股价经历长期上涨后出现多线粘合，往往表示筑顶，这种顶是可怕的，一旦有场外主力资金出场，就比较容易形成变盘格局，杀起跌来就恃无忌惮。
如果在股价经历长期下跌后出现多线粘合，一般都表示筑底，这种底是比较可靠的，因为经过了较长时间对底部的确认]3[。
本人选用华创证券集成版软件进行选股展示。
图一 MA技术指标选股3.2 ASI与KDJ技术指标组合ASI(Accumulation Swing Index)振动升降指标。
ASI是以开盘价、最高价、最低价、收盘价构筑成一条幻想线，形成最能表现当前行情的真实市场线。
由于ASI更能反映的、市场价格更具真实性，为股价是否真实的创新高或新低提供了相当精确的验证，ASI精密的运算数值，为股民提供了判断股价是否突破压力线或支撑线的依据]3[。
ASI 不仅提供辨认股价真实与否的功能，另外也具备了“停损”的作用，及时地给投资人多一层保护。
KDJ（随机指标）是乔治兰恩博士发明的，其反应速度快，综合了动量观念、强弱指标、移动平均线的优点，因在以短炒为主的期货市场获得巨大成功而名声大振，可见其对于短线操作的重要意义，是目前股市中最常见的指标之一，其对于短线操作有重要意义。
KDJ的用法如下：1）K值由右边向下交叉D值作卖，K值由右边向上交叉D值作买。
2）D值>80%，J>100%超买；D值<20%，J<10%超卖。
3）K、D值与50%左右徘徊或交叉时，无意义，投机性太强的个股不适用。
图二ASI与KDJ技术指标组合选股3.3 DMI(趋向技术指标)DMI（Directional Movement Index）指标提示投资人不要在整盘中入场交易,一旦市场有机会时，DMI立刻引导投资者进场，并且提示投资者在适当的实侯退场，实为近年来受到相当重视的指标之一。
DMI的基本原理在于探求价格在上升及下降过程中的均衡点。
DMI可以产生指标交叉的买卖讯号，用以辨别行情时候发动。
市场上为数众多的技术指标，都必须搭配DMI使用。
DMI不是凭主观与直觉来判断买方、卖方的两种力量，而是加以科学化。
图三DMI技术指标选股通过以上三种技术的选股，再结合目前市场信息，上市公司发展情况，我们便可选出自己看中的股票出来。
我们在这里选出,新希望（000876）这只股票进入下一节的价格预测。
4 模型建立4.1 问题分析与回顾1957年Kolmogrov提出了神经网络的理论基础，即多层前馈神经网络可以对任何连续的非线性函数进行任意精度的逼近。
BP算法是最著名的神经网络算法，由BP算法构成的神经网络是一种多层前馈网络，按误差逆传播算法训练]4[。