基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè)

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1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè)摘要隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)和金融市場(chǎng)的不斷擴(kuò)大，股票這類對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的投資越來(lái)越受人們的青睞。股市出現(xiàn)后，人們?cè)噲D研究股價(jià)波動(dòng)，掌握價(jià)格波動(dòng)規(guī)律，學(xué)術(shù)界發(fā)明了各種研究方法來(lái)預(yù)測(cè)股票。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的經(jīng)典算法中受到投資者和研究者的青睞。然而，BP算法由于其收斂緩慢而易于落入局部最小值，效率較低。基于對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)問(wèn)題的深入分析和各種預(yù)測(cè)股價(jià)方法的比較，本文通過(guò)建立遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型探討了股價(jià)預(yù)測(cè)方法。首先將利用遺傳算法搜索的最優(yōu)個(gè)體作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值。然后，通過(guò)試錯(cuò)法確立隱層節(jié)點(diǎn)的數(shù)

2、量，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。然后，使用BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過(guò)程自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率?；谶z傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以發(fā)揮遺傳算法的全局搜索，而且能快速有效地發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用。兩者的結(jié)合，加快了運(yùn)算效率，提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力和預(yù)測(cè)股票的能力?；谠撍惴ǖ乃枷?，本文構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型，以Matlab9.0為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，選取上海和深圳300指數(shù)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，用前10天的收盤(pán)價(jià)和開(kāi)盤(pán)價(jià)加上當(dāng)天的開(kāi)盤(pán)價(jià)來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)天的收盤(pán)價(jià)。其中，將140天的歷史數(shù)據(jù)中的前100組數(shù)據(jù)用作訓(xùn)練樣本，最后30組數(shù)據(jù)用作測(cè)試樣本。從收斂速度

3、、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的三個(gè)角度比較和分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)表明，提出的基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)股價(jià)方法具有一定的實(shí)用性。關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；股價(jià)預(yù)測(cè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法;緒論1.1研究背景和意義股票市場(chǎng)在全球金融體系中起著至關(guān)重要的作用，因?yàn)樗试S公司通過(guò)交易公司所有權(quán)股份來(lái)籌集資金。但是，它不僅對(duì)企業(yè)本身很重要，而且還被用作銀行和私人投資者的投資平臺(tái)。為了獲得良好的股票投資回報(bào)，對(duì)未來(lái)價(jià)格的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)至關(guān)重要。然而，預(yù)測(cè)股市是一個(gè)艱巨的任務(wù)，因?yàn)楣善钡膬r(jià)格走勢(shì)受經(jīng)濟(jì)因素、業(yè)務(wù)因素、政治因素、

4、市場(chǎng)因素和心理等因素的影響。從股市表面上看，股市在缺乏一定法律約束的情況下出現(xiàn)變化。同時(shí)，中國(guó)股民的結(jié)構(gòu)具有特殊性，買家的心理狀態(tài)和股票交易行為對(duì)股票走勢(shì)有直接的影響，導(dǎo)致股份價(jià)格波動(dòng)，不容易掌握股價(jià)。股市的變化和整個(gè)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著密切的關(guān)系，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮了非常大的作用。它的作用不只是受到廣大投資者的關(guān)注，政府也十分關(guān)注。對(duì)于股票投資者，未來(lái)股價(jià)變動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，收購(gòu)的盈利幾率和避免風(fēng)險(xiǎn)就越容易；國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展在建設(shè)方面，股票預(yù)測(cè)研究也起著重要的作用，所以研究股價(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)具有重大意義。股票預(yù)測(cè)是基于過(guò)去和現(xiàn)在的股票

5、價(jià)值來(lái)引入未來(lái)價(jià)值，這決定了股票預(yù)測(cè)研究對(duì)象不是一個(gè)特定的事件，而是一個(gè)隨機(jī)的，不確定的事件，這需要使用匹配的科學(xué)預(yù)測(cè)方法來(lái)做出合理的推論。對(duì)于股票預(yù)測(cè)，基本特點(diǎn)如下：（1）股票預(yù)測(cè)是一種非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，股票市場(chǎng)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，沒(méi)有準(zhǔn)確的方式來(lái)滿足任何一種股票預(yù)測(cè)，而且近年來(lái)發(fā)現(xiàn)試圖找到一個(gè)非常精確的方法是不現(xiàn)實(shí)的，我們可以做的是在合理的范圍內(nèi)預(yù)測(cè)出錯(cuò)控制。（2）根據(jù)股票市場(chǎng)各種因素的復(fù)雜關(guān)系，一般的預(yù)測(cè)方法難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。和股票時(shí)間序列相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也很多，建立股票預(yù)測(cè)模型的一般線性方法顯然是一個(gè)很大的錯(cuò)誤，難以實(shí)現(xiàn)

6、實(shí)際效果。（3）由于股票系統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)，必須使用股票預(yù)測(cè)方法來(lái)擬合非線性數(shù)據(jù)方法。目前，線性系統(tǒng)等多項(xiàng)成熟的方法，如多元線性回歸分析，非線性系統(tǒng)處理理論不完善，進(jìn)一步進(jìn)行理論與實(shí)踐研究。（4）股價(jià)數(shù)據(jù)有一些波動(dòng)的奇點(diǎn)。這些奇點(diǎn)可能對(duì)股票預(yù)測(cè)的研究有一定的影響。線性方法可以直接消除這些奇異點(diǎn)，但非線性系統(tǒng)認(rèn)為系統(tǒng)的魯棒性不能直接從我們的數(shù)據(jù)推導(dǎo)出這些奇異點(diǎn)。（5）買家為投資者。投資者是非常主觀的動(dòng)態(tài)個(gè)人，有良好模式的股價(jià)歷史數(shù)據(jù)，使得預(yù)測(cè)誤差控制在一個(gè)很小的范圍內(nèi)，但由于股票受到個(gè)人對(duì)未來(lái)事件的影響，我們對(duì)股價(jià)走勢(shì)的預(yù)測(cè)

7、仍然有一定的不準(zhǔn)確性。（6）考慮到我們的股票市場(chǎng)受到明顯的國(guó)家政策的影響，有必要通過(guò)科學(xué)的方法來(lái)預(yù)測(cè)國(guó)家政策的這個(gè)因素。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間，由于股市規(guī)模小，信息共享的速度太慢，股票的技術(shù)限制被分析，人們只能通過(guò)自己的主觀判斷做出決策和投資。隨著近幾十年股票市場(chǎng)的快速發(fā)展，信息披露的規(guī)范化和信息共享的多樣化，人們開(kāi)始尋求一些有效的預(yù)測(cè)方法來(lái)分析和研究股票市場(chǎng)，進(jìn)行更有效的投資。但股市是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，不僅受市場(chǎng)外部因素的影響，還受到自身內(nèi)部對(duì)股市的影響，預(yù)測(cè)確實(shí)有一定的難度。但人們并沒(méi)有停止對(duì)股票預(yù)測(cè)的研究

8、和探索。1.2.1國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1987年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法第一次被應(yīng)用于預(yù)測(cè)領(lǐng)域。此后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)研究中得到迅速發(fā)展。美國(guó)前沿金融公司使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)20世紀(jì)90年代中期的股票市場(chǎng)。在20世紀(jì)90年代，White利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)IBM股票的每日收益率。[21]然而，預(yù)測(cè)結(jié)果不能令人滿意，此外通過(guò)分