人工免疫系统与人工神经网络在预测孟买证券交易所趋势对比研究

"这篇研究论文探讨了如何使用人工免疫系统（AIS）和人工神经网络（ANN）来预测孟买证券交易所（BSE）的趋势。通过对比这两种模型，作者发现AIS在预测股票市场趋势方面可能更为有效。该研究基于MATLAB平台进行仿真，使用了BSE的敏感指数（SENSEX）数据，并结合技术指标进行实验，以验证模型的性能。" 本文的核心知识点包括： 1. **人工免疫系统（AIS）**：AIS是一种受生物免疫系统启发的计算模型，它能够模仿生物体对病原体的响应机制，用于解决复杂问题。在本文中，AIS被应用于股票市场的趋势预测，利用其强大的学习和记忆信息的能力来识别市场动态。 2. **人工神经网络（ANN）**：ANN是模拟人脑神经元网络的一种算法，通常用于模式识别、预测和分类任务。在这项研究中，ANN作为另一种预测模型与AIS进行比较，以预测印度股市的未来指数值和趋势。 3. **技术指标**：在金融分析中，技术指标是基于市场价格（如开盘价、收盘价、最高价和最低价）计算出来的统计量，用于辅助投资者理解市场行为。在这项研究中，这两种模型都与这些技术指标相结合，以增强预测的准确性。 4. **孟买证券交易所（BSE）和敏感指数（SENSEX）**：BSE是印度最大的证券交易所，SENSEX是其主要的股票市场指数，反映了BSE上市公司的整体表现。研究人员使用SENSEX的历史数据来训练和测试他们的预测模型。 5. **预测模型的评估**：通过在MATLAB上进行仿真实验，研究人员评估了AIS和ANN的性能。这包括对模型预测的未来指数值和趋势的准确性的分析。 6. **模型选择**：研究结果显示，AIS在预测股票市场趋势上的效果优于ANN。这可能是由于AIS的自适应和学习特性使其更能捕捉到市场的复杂变化。 这篇论文对于理解如何应用人工智能技术预测金融市场，特别是在股票市场趋势预测方面，提供了有价值的研究。同时，它也强调了在实际应用中选择合适模型的重要性，以及结合技术指标的必要性。