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遗传BP神经网络在股价预测中的应用
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"本文探讨了基于遗传算法优化的BP神经网络在股价预测中的应用,旨在提高预测的准确性与效率。" 股价预测是金融领域一个长期且复杂的问题,由于股价受多种因素影响,包括经济状况、政策变化、市场情绪等,因此预测的准确性至关重要。BP神经网络是一种常用的预测工具,其原理基于反向传播的学习机制,能够处理非线性关系,适应复杂的数据模式。然而,BP算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。 遗传算法作为一种全局优化方法,源自生物进化理论,通过模拟自然选择和遗传机制来寻找解决方案。在本文中,遗传算法被用来优化BP神经网络的初始权重和阈值,以提升网络的搜索效率和全局优化能力。通过遗传算法的全局搜索特性,可以避免BP神经网络陷入局部最小值,从而提高预测的精度。 在构建预测模型时,作者选择了Matlab9.0作为实验环境,以沪深300指数作为实验数据,选取历史数据的前100组作为训练集,最后30组作为测试集。模型利用前10天的开盘价和收盘价,以及当天的开盘价来预测当天的收盘价。实验结果证明,采用遗传算法优化的BP神经网络在收敛速度、稳定性及预测准确性方面优于传统的BP神经网络模型,显示了遗传BP神经网络在股价预测中的优越性。 此外,论文还强调了股票市场的重要性,指出准确的股价预测对投资者和政府决策都有深远影响。中国的股票市场具有独特的投资者结构,散户的行为和心理状态对市场波动有显著影响,这加大了预测的难度。因此,利用先进算法改进预测模型,对于提升股市预测的科学性和有效性具有实际意义。 关键词:机器学习;股价预测;BP神经网络;遗传算法;经济因素;投资回报
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影响股票价格随着时间的推移,这种效应变得越来越难以衡量。
、股价数据非线性。股价和影响股价的因素数据之间存在很高的非线性度。股票价格预测
系统应具有强大的计算能力来处理大量的非线性数据。传统的预测方法主要是解决线性数
据预测的方法,股票价格预测难以成为高度非线性的复杂系统。
、股价数据高噪音。影响股票价格的因素有很多,一些因素几乎完全无关,所以股价数据
在这个过程中会包含更多的噪音,数据的高噪声会影响股票的预测准确性和准确性价格预
测系统如果不消除等级,那就是股价预测过程需要关注的一个难题。
总之,股价预测是一个复杂的系统,具有高度的非线性特征,受到很多因素和功能的影响。
神经网络
通过上述股票预测分析,我们可以看出影响股票价格的因素有很多,而且价格变动是一个
动态过程,难以量化,研究人员难以建立基于股票的历史数据。大多数传统统计方法都是
基于时间序列的线性特征,大量的研究表明,股票价格的运作是非线性的,所以传统的方
法不能对股票价格波动进行有效的分析和预测。 神经网络的基本原理是模拟人脑的思维。
行为金融理论认为股价轨迹是人们变化的结果。所以人们以许多方式思考的方式可以反映
股票价格的变化。因此,使用具有非线性特征的 神经网络可以在理论上模拟股票价格的
运作。
神经网络基础
针对 神经网络的研究可以起源于 世纪末。在神经网络的整个历史中,其发展分为四
个阶段。胚胎阶段的第一阶段,从 年到著名的美国心理学家 0. 率先研究人类
大脑结构和功能,到 年,%.7' 和 6( 发表了《感知器》((86=%.)。第二阶
段是低估阶段,从 年到 年,0026> 出版了着名的文章《神经网络与物理系
统》(:-(:?(7% '.8..'.)。第三阶段是复兴阶段,从 0026> 研究论
文突破性进展开始, 年结束。@<,-( 和 018&% 率领研究团队发表了《并
行分布式处理》((@.(- (8..%*)。第四阶段是高潮阶段, 年第一届国
际人造神经网络学术会议作为标志,人们对人工神经网络的研究与应用的热情急剧高涨,
至今依然处于上升之中。
(反向传播)网络是由误差反向传播算法训练的多层前馈网络,它是最广泛使用的
神经网络模型之一。 网络可以训练和存储大量的输入输出模式映射,不会体现出表现此
映射的函数方程。其学习方法是使用最陡下降法,利用逆向传播从而持续调整算法的权重
和阈值,直到算法误差平方和最小。 神经网络拓扑包括输入层、隐含层和输出层,
如图 所示。
输入层从外部接收输入样本 A,然后执行权重调整。在此过程中,将比较理想的输出信号
和实际的输出信号,用得到的误差来校正权值。
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在图中B…是输入采样信号,B…是网络输出信号。其中,输入层、隐含层和输出层的输入
和输出定义如表 所示。
各层输入输出定义
操作输入层隐含层输出层
输入AC(B…)$C(B…)C(B…)
输出$C(B…)2C(B…)C(B…)
同时,定义输入层到隐含层的关联权值为,隐含层到输出层的关联权值为,隐含层的输出
阈值为,输出层的各结点输出阈值为,为学习速率。网络适应函数 5:
DE#FC
输入采样信号受到权值的作用生成结果减去阈值,能够得到隐含层的各个输入:
C/
通过隐含层的输入调用 5 函数,能够运算出隐含层的输出
对输出层的输入 调用函数 5,得出输出层的各结点输出 。
CDEF
根据输出层的实际输出向量 C(B…)和期望输出向量 "CEB…F能够计算出输出层各结点的
误差
CE/FE/
利用关联权值、输出层的一般化误差和隐含层的输出,计算隐含层各节点的一般误差GH,
CE/F
用误差和隐含层各节点的输出校正关联权值。
(:I)C(:)I
用误差和隐含层各节点的输出修正阈值
(:I)C(:)I
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