基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票價格預測.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，人們對投資理財?shù)年P(guān)注度持續(xù)升溫，投資股市已成為越來越多人的選擇。然而，由于股票市場受經(jīng)濟、政策以及投資者心理等諸多復雜因素的影響，是一個高度復雜的非線性動力系統(tǒng)，具有典型的不確定性的特點，致使股票投資雖然高回報但同樣要面臨高風險，一旦預測不準勢必會造成投資者資金的損失。所以對投資者來說需要一種有效的分析方法來輔助決策，盡可能的將風險降到最低。
　　自從股市誕生以來就涌現(xiàn)出了很多的預測方法，傳統(tǒng)的預測方法大多建立

2、在長期、大樣本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析基礎(chǔ)之上，所以對中長期的股市預測比較準確。但是股市是一個復雜的非線性動力系統(tǒng)，傳統(tǒng)的預測方法在面對風云變幻的短期股市價格預測上有些力不從心。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性逼近能力、自學習和自適應(yīng)等特性，因而非常適用于解決股市預測領(lǐng)域中的一些問題。近年來，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股市預測的研究已成為國內(nèi)外學者研究的熱點，并取得了較好的效果。
　　本文選擇了算法成熟、應(yīng)用廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對股票價格進行預測，但是