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1、BP算法在股指期貨合約價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用摘要文章對(duì)BP算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的說(shuō)明，將matlab軟件中BP算法工具箱中的newff函數(shù)引入到了股指期貨合約價(jià)格的預(yù)測(cè)分析的應(yīng)用，利用BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)壓縮性以及非線性映射功能，去模擬股指期貨合約結(jié)算價(jià)與最高價(jià)、最低價(jià)、開盤價(jià)、收盤價(jià)、總持倉(cāng)量、真實(shí)指數(shù)值、期貨合約成交總金額之間的關(guān)系，建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股指期貨合約結(jié)算價(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。用交易數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，生成網(wǎng)絡(luò)后，用另外的數(shù)據(jù)對(duì)生成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，得出了該網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度較高，具備一定的應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：BP算法股指期貨人工神經(jīng)
2、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練20AbstractThispaperanalyzetheBPalgorithminasimpleway,takethenewfffunctionwhichcomesfromBPalgorithmtoolboxofmatlabsoftwareintotheindexfuturecontractprice’sforcastanalysis,byusingtheBPalgorithm’sdatacompressibilityandstrongfunctions,justtosimulatetherelation
3、shipbetweenclearingpriceandsomeinfluencefactorssuchasthehighestprice,thelowestprice,openingprice,closingprice,totalfutureposition,therealindex,turnoverofthefuturecontactexchange，toestablishaindexfutureclearingpriceforecastsystem.Byusingthehistoryexchangedatato
4、trainaneuralnetwork,andusingothergroupofdatatotestthenet,wecanfindthatthenet’stheforecast’sprecisionisgood,andthenethasacertainpracticalvalue.Keywords:BPalgorithm;Stockindexfutures;artificialneuralnetwork;train201引言談到期貨交易，我們一般就是說(shuō)期貨合約交易，期貨合約是由期貨交易所統(tǒng)一制定，規(guī)定在將來(lái)某一特
5、定的時(shí)間和地點(diǎn)交割一定數(shù)量標(biāo)的物的標(biāo)準(zhǔn)化合約。標(biāo)的物也稱基礎(chǔ)資產(chǎn)，期貨合約所對(duì)應(yīng)的現(xiàn)貨，可以是某種商品，如燃料油油，黃金，大豆，棉花，這些商品期貨交易品種在我商品交易所出現(xiàn)已久，但是因?yàn)槠溥M(jìn)入門檻相對(duì)一般金融產(chǎn)品較高，交易方式的特殊（雙向交易），高杠桿性，高風(fēng)險(xiǎn)性，接觸的人在普通金融交易中還是屬于少數(shù)；期貨也可以是某種金融工具，例如外匯、債券，亦可是是某個(gè)金融指標(biāo)，如三月銀行同業(yè)拆借利率（譬如說(shuō)我國(guó)的shibor）或股票指數(shù)。股指期貨是最近我們聽(tīng)說(shuō)到的最多的一個(gè)詞語(yǔ)（股指期貨就是一種以股票指數(shù)為標(biāo)的物的期貨交易方式
6、），因?yàn)橛诮衲甑?月16日，首批4個(gè)滬深300股票指數(shù)期貨合約在中國(guó)金融期貨交易所掛牌交易，標(biāo)志著中國(guó)股市向著成熟市場(chǎng)又邁出了穩(wěn)健的一步，股指期貨的推出將革命性地改變市場(chǎng)當(dāng)前的游戲規(guī)則，即在股市下跌的時(shí)候做空也可以開始掙錢了。但是針對(duì)期貨的交易，尤其是股指期貨的交易，我國(guó)國(guó)內(nèi)的研究還是比較少的，對(duì)比起來(lái)，股市投資是我們?nèi)粘Ｉ钪心芙佑|到的一種十分普及的也具備“高風(fēng)險(xiǎn)高收益”特性的投資方式，一直以來(lái)有受到國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界的關(guān)注，國(guó)外的很多研究者都有提出過(guò)許多定價(jià)理論和風(fēng)險(xiǎn)投資投資組合模型，也有不少研究者提出用計(jì)量統(tǒng)計(jì)方法
7、對(duì)股市走勢(shì)，股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，如多元回歸ARIMA，GARCH等等時(shí)間序列模型[1]。期貨作為金融衍生產(chǎn)品之一，在合約價(jià)格波動(dòng)性方面我認(rèn)為還是有很多類似與股價(jià)波動(dòng)的地方，有著一定類似的影響因素。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷的深入研究發(fā)展，人們開始將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，逐漸運(yùn)用在金融實(shí)際交易分析中。對(duì)于股市走勢(shì)預(yù)測(cè)這一方面，J.H.Wang(和J.Y.Leu于1996年討論基于ARIMA的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),Sung-suKKim于1998年將時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股市相關(guān)性分析和預(yù)測(cè)[1]。作為一種強(qiáng)有力的用于非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)預(yù)測(cè)和建模的
8、工具，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在對(duì)股票的短期價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)方面起到一定的作用，那么基于我自己認(rèn)為的股市期市的波動(dòng)影響因素的想關(guān)性（這里特指股指期貨），所以我想寫的這篇論文，引用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的BP算法進(jìn)行matlab編程，建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)成為一個(gè)平滑地學(xué)習(xí)函數(shù)，讓網(wǎng)絡(luò)能夠合理地響應(yīng)被訓(xùn)練以外的輸入做出一個(gè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型以來(lái)對(duì)股指期貨合約價(jià)格的短期價(jià)格進(jìn)
