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《探析基于神經網絡的股票預測分析和研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、y977776l叢21立=XQQ2長安大學碩士學位論文指導教師姓名撼堡生戤蕉燕申請學位級別塑±學．科名稱壅墮堡壘墨堡壘焦塑論文提交日期2QQ魚：Q§：!≥論文答辯日期2QQ互：Q互。13學位授予單位盤盔去鱟答辯委員會主席：塑量堡學位論文評閱人：毯i盔圍魚莖疊叁盤摘要股票是市場經濟的產物，從誕牛的那天起就牽動著數以千萬投資者的一c、。高風險、高回報是股票投資的特征，個人投資者和機構投資者時刻關一心股票行市，分析財務數據，試圖預測股票的發(fā)展趨勢。股票市場是一個復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，利用傳統(tǒng)的時間序列預測技術預測效果并不理想。神經網絡是一個不依賴于模型的自適應函數估計器，不需要模型就
2、可以實現(xiàn)任意的函數關系。目前，神經網絡逐漸成為非線性動態(tài)系統(tǒng)預測與建模的強有力的工具。本文通過研究數據挖掘算法即神經網絡在股票價格預測中的應用，來尋求數據挖掘技術與股票預測的結合點。本文借助神經網絡對非線性函數的逼近能力，提出基于BP神經網絡的股票價格預測模型，通過對比傳統(tǒng)的時間序列預測方法，證實BP神經網絡算法用于股票預測的可行性及有效性。本課題的理論意義在：(1)探究新的股票投資風險分析和評估技術，豐富和完善股票投資風險分析和評估方法發(fā)體系；(2)將數據挖掘技術引入股票投資風險分析和評估，有利于推動股票投資風險分析和評估方法的發(fā)展。本項目研究的應用價值體現(xiàn)在：(1)提供一種
3、基于多因素的股票投資風險定量分析技術，有利于提高評估的正確性；(2)提供一種基于BP神經網絡的綜合評估方法，有利于提高評估的科學性；(3)為股票市場的個人投資者和機構投資者的投資活動和投資決策提供新的思路和實用方法。關鍵字：神經網絡股票預測數據挖掘算法BP算法AbstractThestockmarket，whichiSthemaincharacterofmarketeconomy，attractsmillionsofinvestorsfromitsbirth．Becausehigh-riskandhigh—payoffarethecharactersofthestockinve
4、stment，investorscareforstockmarket，analyzefinancialdataandtrytopredictthetrendofstock．Asstockmarketisakindofcomplexnon-lineardynamicsystem，thepredictionresultsoftraditionalpredictiontechnologyareunsatisfactory．NeuralNetworkisanestimatorofadaptiveresonancefunction，whichisnotdependentonmodels，
5、andcouldfulfillarbitrarilyfunctionalrelationwithoutthem．Atpresent，NeuralNetworksarebecomingamorepowerfultoolinpredictingandestablishingnon·lineardynamicsystem．ThispapertriestofindthejointpointofDataMiningtechnologyandstockpredictionbystudyingtheapplicationofdataminingalgorithm，especiallyneur
6、alnetworkinstockprediction．ThepaperputsforwardstockpredictionpatternbasedonBPNeuralNetwork，dependingonNeuralNetworks’approachabilitytonon-linearfunction．ComparedwiththepredictionmethodofTimeOrder，oneofthetraditionalpredictionmethods，BPalgorithmisverifiedtobefeasibleandeffectiveonstockpredict
7、ion．Thetheoreticalsignificanceliesinthatitexploresanewriskanalysisandassessmenttechniqueofstockinvestment，improvesthemethodology,introducesDataMiningtechnologyintothestockpredictionsystem，andpushesforwardthestockpredictionmethodologyallround．Thepra
