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基于BP神物经网绕和GARCH模具的中国银行股票标价

Www.Jk456.Com     发布时间:2019-03-14    来源:原创

  跟遂中国金融市场与国际接轨,金融衍生品市场初步建成,金融投资器在多样募化、高杠杆的环境下也带到来了庞父亲的金融风险.骈杂反复无常的金融市场上关于金融投资剖析器的要寻求也就更高,催生出产了多种关于股票标价预测的方法.关于不一的数据以及不一的市场环境需寻求不一剖析方法.神物经网绕算法所具拥局部散布匹式存放储数据以及念书反应机制的特点使得它在预测等方面拥有独到的干用.本文中拔取中国银行股票收盘价,采取BP神物经网绕(即前馈模具)和GARCH模具的方法对股票标价终止了预测,经度过对比剖析得出产定论BP神物经网绕在凹隐含层节点数为5时关于市场数据拟合度最好;而GARCH模具在对股票标价预测方面亦拥有效的,首要是鉴于中国银行股票数据具拥有尖峰厚条和波触动性特点.终极得出产定论两种预测方法邑却以对中国银行股票短期标价终止预测,但BP神物经网绕预测方法优于GARCH模具的预测方法.

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  早在上世纪八什年代初期,美国不到来学家John Naisbitt在其首部著干《Megatrends》中提到:“人类正被信息埋没拥有,却饥渴于知。”计算机坚硬件的快快展开为人类供了微少量的数据收集儿子器和存放储设备;数据库技术的熟与普及曾经使人类积聚的数据量以“J”型曲线趋于下垂线式的增长;互联网技术的出产即兴与展开曾经将整顿个世界包为壹体,人们却以穿越时间当空在网上终止信息的提交流动和工干。在此雕刻个信息爆炸的时代,面对着浩渺无垠的信息世界,人们渴寻求壹种去粗取稀技术将庞父亲的数据替换成需寻求的知表臻出产到来。数据剜刨(Data Mining,DM)就在此雕刻么壹个时代背景下应运而生。数据剜刨日采取的算法及即兴实拥有粗毛糙集儿子(Rough Sets)即兴实、人工神物经网绕(Artificialneural networks)、决策树(Decision trees)、遗传算法(Genetic algorithms)、聚类(Clustering)、分类(Classificatio...

  (本文共69页)

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  1.小伸人工神物经网绕仰仗其绵软弱小的拟合干用,在经济学预测范畴违反掉落了普遍的注重。刘国宏(2005)使用深圳的详细经济数据终止了实证预测切磋,证皓基于人工神物经网绕的经济预测是却行和拥有效的,使用神物经网绕终止经济预测关于拥有效指点经济决策具拥有较父亲的参考价。刘道德红(2012)在《基于微不清雅构造即兴实的证券市场却预测性切磋》壹文中,运用BP神物经网绕对上证综指和万科A的每分钟进款比值终止了预测,得到了壹定效实,标注皓运用神物经网绕对上证综指终止预测是却行的。上证综指己1991年颁布匹以后到,曾经成为中国股票市场的代表性指数,对上证综指终止预测,却以较好地对其他股票指数、个股、期货、期权等衍生品终止靠边官价和买进卖。余外面,依托天天却花样翻新的模具内在传带机理和运转构造,以尽能备止小概比值事情,人工神物经网绕的种种优势是传统的统计学模具和金融模具难以企及的。2.标价预测法度过去什年间,拥有微少量的学者切磋了何以运用神物经网绕模具直接预测股票市场、债券市场、汇比值市场及其他衍生品市...

(责任编辑:admin)

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