同時引入動量項和收益因素的BP算法及其在股市預(yù)測中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、股票市場以其高風(fēng)險、高收益的特點吸引著廣大的投資者,而目前受世界金融危機影響我國經(jīng)濟遭受了很大沖擊,使我國股市出現(xiàn)很大波動。要對其進行準(zhǔn)確的預(yù)測非常困難,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有外推性和對周圍環(huán)境的自適應(yīng)或?qū)W習(xí)的能力。已經(jīng)證明,一個三層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在隱層節(jié)點足夠多的情況下,經(jīng)過充分訓(xùn)練可以以任意精度逼近任何非線性函數(shù),因而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜非線性函數(shù)的建模中具有巨大的潛力。當(dāng)給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以輸入一輸出模式時,它可以通過自我調(diào)整使誤差達(dá)到最

2、小,即通過訓(xùn)練進行學(xué)習(xí)。對于某些難以參數(shù)化的因素,可以通過訓(xùn)練,自動總結(jié)規(guī)律。近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為股票市場的建模與預(yù)測提供了新的技術(shù)和方法。
   本文主要采用《引入收益的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股市預(yù)測中的應(yīng)用》中對BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)中加入時間因素和懲罰因子的方法,并在權(quán)值改變量中加入了動量項α得到同時加入動量項和收益的αTDPBP網(wǎng)絡(luò)和αTDPRBF網(wǎng)絡(luò)。為了進行比較,本文嘗試分別使用標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)絡(luò)、加入動量項的αBP網(wǎng)絡(luò)、加入收

3、益因素的TDPBP網(wǎng)絡(luò)及同時加入動量項和收益因素的αTDPBP網(wǎng)絡(luò)對股市進行預(yù)測,同時也使用標(biāo)準(zhǔn)RBF網(wǎng)絡(luò)、加入動量項的αRBF網(wǎng)絡(luò)、帶收益因素的TDPRBF網(wǎng)絡(luò)及同時加入動量項和收益因素的αTDPRBF網(wǎng)絡(luò)進行了預(yù)測。
   經(jīng)實驗表明在標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)絡(luò)中同時加入動量項和收益因素(時間因素和懲罰因素)能夠使年利潤率由原來只加入收益的9.725057提高到12.222887,提高了2.497830,年利潤率相對提高了20.4%,同時

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