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文檔簡介
1、隨著我國金融市場的不斷發(fā)展和完善,金融數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為一個熱門話題。股票是金融市場的基礎產(chǎn)品之一,它的價格變化受到廣大投資者以及金融機構的關注。在此背景下,各種預測股票價格走勢的方法被提出。常用的股票價格分析方法有隨機模擬、技術分析、時間序列、數(shù)據(jù)挖掘等,而不同的預測模型又依賴于不同的理論基礎。這些方法可以用于衍生產(chǎn)品定價、交易策略優(yōu)化、短期價格預測等用途。
數(shù)據(jù)挖掘方法結合了數(shù)學統(tǒng)計理論與計算機控制技術,是一門交叉學科。其在
2、大量數(shù)據(jù)的分析中使用十分廣泛。人工神經(jīng)網(wǎng)絡,是一種十分有效的應用于數(shù)據(jù)分類以及預測分析的挖掘算法。在股票價格預測問題中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡體現(xiàn)出一定的優(yōu)勢,尤其是在反轉點的預測上,比其他模型更準確。本文主要采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對單支股票的價格預測問題進行了實證分析,并從不同角度對模型進行了改進與對比。
本文的結構如下:第一章主要介紹選題背景、現(xiàn)實意義以及一些研究現(xiàn)狀。第二章講述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和訓練算法,并進行了實證分析。第三章
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