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基于神经网络股票价格预测模型及系统的研究

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毕业论文范文题目:基于神经网络股票价格预测模型及系统的研究,论文范文关键词:基于神经网络股票价格预测模型及系统的研究
基于神经网络股票价格预测模型及系统的研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:股票市场在金融投资领域占有重要地位。随着社会经济的发展,人们越来越关注理财和投资,股市已经逐步成为与银行、保险同等重要的投资渠道,是众多家庭和个人理财的主要方式之一。然而由于信息不准确性、投资人认识的差异性、各种分析技术的复杂性和股价变化的随机性等因素的存在,往往实际的投资达不到、甚至相反的预期结果,从而造成投资者资本金的损失,即所谓的股市风险。国内外很多学者致力于研究股票市场的变化趋势,并建立了相应的预测模型,给出了预(文章此处忽略..)测方法,努力避免大的股市波动,降低投资风险,从而保持经济繁荣稳定。人工神经网络是一门快速发展的新兴交叉学科,被广泛应用于信号处理、自适应控制以及金融预测等领域。本文就是研究如何更好地将人工神经网络的理论和技术应用于股票价格的预测,建立相应的网络模型,并通过对具体股票实例的预测来分析评价其预测效果,进而给出更优的网络模型。具体的工作主要有以下几个方面:(1)概括总结了现阶段股市分析中的主流方法,论述了神经网络理论在股票价格预测上(略..)的一些应用案例,提出了本文的研究思路。(2)给出了线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络用于股票价格预测的基本思想、标准方法和过程,并以海虹控股及中关村两支股票为例,分析和对比三种网络在股票价格预测方面各自的优势和不足,结果表明,BP网络适合预测次日较前日的股票价格涨跌情况,RBF网络适合预测未来的股票价格,线性神经网络则不适合股价预测。提出将BP网络与RBF网络的优良特性融合起来,会在股票预测上取得更好的效果。(3)提出了基于(文章此处忽略..)BP与RBF的混合神经网络模型BP-RBF,先借助于支持向量机来确定RBF网络较优的初始结构和参数,再利用BP算法优化最终的RBF网络参数。基于BP-RBF模型对海虹控股及中关村两支股票进行了预测。(4)开发了基于神经网络的股价预测系统。利用Matlab中的COMBuilder工具将神经网络预测过程制作成COM组件,并在VC++中进行调用的方式,实现了线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、BP-RBF混合神经网络等4种不同(略..)的股价预测方法,给出了主界面的设计、K线图查询功能的实现和网络训练及预测功能的实现等关键内容,并详细描述了本文所采用的混合编程方法的具体技术细节和实施步骤。结果表明,与BP神经网和RBF神经网相比,本文提出的混合神经网络模型BP-RBF预测股票趋势准确率较高,预测误差较低,能够在股票价格预测方面取得更好的效果。我们开发的股价预测系统可以帮助广大股市投资者有效地规避股市风险,获得较好的投资收益。


以上为本篇毕业论文范文基于神经网络股票价格预测模型及系统的研究的介绍部分。
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