BP神經網(wǎng)絡在證券指數(shù)預測中的研究與應用.pdf

1、證券是一個高度復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，其變化規(guī)律既有一定的自身的趨勢性，又受政治、經濟、心理等諸多因素的影響。證券市場的高風險高收益一直倍受投資者的關注，為了獲取豐厚的收益，如何建立一個成功率比較高的預測理論和模型，成為了學術界研究的熱點問題。
　　 已有的研究工作是從技術分析、心理分析以及數(shù)理統(tǒng)計為基礎的的時間序列定量預測方法，然而其在股市的研究中面臨著許多困難，難以取得滿意的效果。隨著證券市場混沌和分形理論的逐步確立，人們開始

2、利用神經網(wǎng)絡對證券市場的變動加以預測。神經網(wǎng)絡具有自組織、自適應和學習非線性映射強等特點，能自動從歷史數(shù)據(jù)中提取有關經濟活動中的知識，非常適合應用于經濟領域的信息處理以及分析時間序列，對于解決股票預測領域中的一些問題比較實用。BP(Back Propagation)網(wǎng)絡是一種被廣泛運用的神經網(wǎng)絡，它的核心是BP算法，是一種對于眾多基本子系統(tǒng)構成的大系統(tǒng)進行計算的嚴格而有效的方法。
　　 本文首先分析了股票預測的需求，并介紹了神經