检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：武晓炜大连理工大学

学位级别：硕士

股票市场是一个高度复杂的非线性动态系统，其变化既有内在的规律性，同时也受市场、经济、非经济等诸多因素的影响。建立在数理统计基础上传统定量预测方法在对股市的研究中预测效果不是很显著，而神经网络具有自组织、自适应等特点，... 详细信息

股票市场是一个高度复杂的非线性动态系统，其变化既有内在的规律性，同时也受市场、经济、非经济等诸多因素的影响。建立在数理统计基础上传统定量预测方法在对股市的研究中预测效果不是很显著，而神经网络具有自组织、自适应等特点，能自动从历史数据中提取有关金融活动中的知识，因而非常适用于解决股票预测领域中的非线性时间序列问题。本文以股市的可预测性为基础，对股市部分影响因素进行量化，融合传统证券技术分析方法，使用本文提出一种混合训练算法，建立基于人工神经网络的股价预测模型，并对部分大盘股、个股的收盘价进行预测，评价预测模型的有效性。首先，本文对股市的可预测性进行阐述、对影响股市的各种因素进行分析，并对国内外的证券分析方法、股市预测方法及人工神经网络的股价预测研究的最新发展进行综述。其次，从误差反传算法在预测中存在的问题入手，提出一种混合训练算法。该算法从隐含层神经元个数的确定方法、权重和阀值的初始值域、误差函数和自适应学习速率等方面对误差反传算法进行改进，以达到提高网络的收敛速度的目的；同时引入遗传算法，在权重更新过程中采取权重进化计算，使网络跳过局部极小点，达到全局最小点。再次，本文根据非线性时间序列预测原理，提出股价预测模型。该预测模型以使用混合训练算法的三层神经网络为基础。根据部分可量化股价影响因素，选取预测模型的输入变量。并以此为基础，设计并开发了股价预测系统。最后，本文使用股价预测系统，以股价预测实验初步检验了本文提出的股价预测模型的有效性。对上证A股指数进行预测，并且以成交量为噪声项进行对比实验；并对深市个股深发展A的股票收盘价的涨跌值、涨跌率为预测目标进行股票预测。

关键词：人工神经网络股价预测模型误差反传算法权重进化混合算法

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运用马尔科夫预测法构建股价预测模型

引用

经济师 2005年第1期 34-35页

作者：汪淼罗剑四川大学四川成都610064

文章分析了常规经济预测方法用于股价预测的缺陷,引入了马尔科夫预测法,建立了股价预测的随机过程模型。

关键词：马尔科夫预测法转移概率矩阵股价预测模型

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一种基于学习型人工免疫算法的股价预测模型

引用

计算机与现代化 2017年第11期 122-126页

作者：蒋继平季芳河海大学计算机与信息学院江苏南京211100

针对传统的人工免疫算法中的克隆变异无差异化和BP神经网络容易陷入局部极小的缺点,提出一种结合学习型人工免疫算法与BP算法的新股价预测模型,利用该模型对股票进行股价预测和投资策略分析。该模型克服了人工免疫算法中抗体克隆和抗体... 详细信息

针对传统的人工免疫算法中的克隆变异无差异化和BP神经网络容易陷入局部极小的缺点,提出一种结合学习型人工免疫算法与BP算法的新股价预测模型,利用该模型对股票进行股价预测和投资策略分析。该模型克服了人工免疫算法中抗体克隆和抗体变异无差异化的缺陷,并在模型中加入抗体学习功能,提高抗体优化的收敛速度和精度。仿真结果表明,学习型人工免疫算法的股价预测(Stock Price Prediction—Learning Artificial Immune System,SPP-LAIS)模型在投资策略上成功率要优于BP股价预测模型。

关键词：神经网络学习型人工免疫算法投资策略股价预测模型

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免疫算法在股价预测和投资组合求解中的应用

免疫算法在股价预测和投资组合求解中的应用

引用

作者：林吉会北京信息科技大学

学位级别：硕士

随着我国金融经济的快速发展，人们的投资意识越来越强，投资逐渐成为现代人生活中的一个重要组成部分。股票投资作为投资的重要组成部分，也逐渐成为投资者关心和研究的重点。由于股票市场存在着风险，股价的波动很大，如何建立一个准... 详细信息

随着我国金融经济的快速发展，人们的投资意识越来越强，投资逐渐成为现代人生活中的一个重要组成部分。股票投资作为投资的重要组成部分，也逐渐成为投资者关心和研究的重点。由于股票市场存在着风险，股价的波动很大，如何建立一个准确性比较好的股市预测和决策模型，对于指导投资者进行投资具有重要的理论意义和实际应用价值。　　本文在比较各种股票预测和投资决策方法的基础上，探讨了新一代优化计算方法--免疫算法在现有股价预测模型以及投资决策模型中应用的可行性。本文的研究内容主要分为两个部分：一是免疫算法在股价预测模型优化中的应用，二是免疫算法在投资组合模型求解中的应用。　　第一部分，免疫算法在股价预测模型优化中的应用研究又包括两个方面：在应用免疫算法对基于BP神经网络的股价预测模型进行优化方面，主要针对传统的BP算法学习速度慢、容易陷入局部极小值、预测结果精度不高等问题，改用免疫算法来改善优化过程，可以较快地获得的更为优秀的预测模型，不仅对股价波动曲线的拟合更为准确，而且对股价预测的结果也更加有效。另一方面，就是应用免疫算法进行模糊神经网络中预测规则的发现，并将发现的规则应用在基于模糊神经网络的股价预测模型中去。该部分最后以同仁堂股价行情的预测为案例，进行了股价预测模型的优化和仿真验证，收到了很好的优化和预测效果。　　第二部分，主要研究了免疫算法应用于投资组合决策模型的求解方法。本文在现有投资组合模型的基础上，提出了适合我国国情的多解投资组合模型，通过建立合理的目标函数、引入惩罚函数等策略，应用免疫算法求解出具有约束条件的投资组合模型的多组优化解，以满足不同风险偏好的人们对多种不同投资组合的需要。通过对股市投资市场仿真过程的验证，同样收到了良好的效果。

关键词：免疫算法神经网络股价预测模型投资组合决策模型

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基于ARMA模型对乐视网股价预测的实证研究

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现代经济信息 2015年第7期 352-352页

作者：高远中国矿业大学管理学院

本文利用ARMA模型,对乐视网(300104)的每日收盘价(2014.1.3,周四—2015.1.21,周三)进行分析,以此预测下一个交易日(2015.1.22,周四)的收盘价,并与该日真实收盘价进行对比,预测值与真实值误差较小,预测效果良好,可以对投资起到一定的指... 详细信息

本文利用ARMA模型,对乐视网(300104)的每日收盘价(2014.1.3,周四—2015.1.21,周三)进行分析,以此预测下一个交易日(2015.1.22,周四)的收盘价,并与该日真实收盘价进行对比,预测值与真实值误差较小,预测效果良好,可以对投资起到一定的指导作用。

关键词：时间序列分析 ARMA模型股价预测模型 Eviews

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股价预测的不确定统计分析

引用

管理学家 2024年第16期 49-51页

作者：潘月昊首都经济贸易大学

股价预测一直是股东关注的问题,准确的股价预测有利于在不可预测的金融市场中作出明智的决策。有效预测股票价格可以为投资者提供有价值的见解,提高投资者的决策合理性,进而提高我国股市的有效性。文章采用具有不确定性特征的统计方法,... 详细信息

股价预测一直是股东关注的问题,准确的股价预测有利于在不可预测的金融市场中作出明智的决策。有效预测股票价格可以为投资者提供有价值的见解,提高投资者的决策合理性,进而提高我国股市的有效性。文章采用具有不确定性特征的统计方法,建立不确定时间序列股价预测模型,并以腾讯股票为例,聚焦腾讯股价的变动趋势,建模过程包括顺序选择、参数估计、残差分析、不确定假设检验和预测等,通过不确定时间序列分析的方法,探讨其在市场预测中的潜力和优势。

关键词：不确定时间序列分析股价预测模型

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