MATLAB基于BP神经网络的股票价格预测研究(3)_毕业论文

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MATLAB基于BP神经网络的股票价格预测研究(3)


2.1  股票预测面临的问题
在进行股票投资中,股票投资分析必不可缺。选择适当的股票投资分析方法对股市和个股进行分析,是降低投资风险获取投资收益的关键。影响股票投资收益和风险的因素很多,它们的作用机制也相当复杂。只有通过认真、科学的专业分析,才能较好地把握这些因素,尽可能预测的更准确一些。
目前,股价预测主要存在以下问题:
(1)股价数据中含有较多噪声
股价指数编制的不合理、大机构的造势行为以及其他很多外在因素的影响,容易造成故事的强烈波动,使股价指数表现为高噪声,且存在许多“奇异点”。“奇异点”的存在会大大影响系统性能,导致求解过程震荡甚至无法收敛。在线性条件下,可以有滤波器将其滤掉,在非线性条件下,因为它们可能代表一类模式或结构变化的先找,将很难处理。所以,这要求预测系统具有很强的鲁棒性。
    (2)股价的非线性特征
股价自身和影响股价的各变量之间呈非线性。如今比较成熟的技术大多是解决线性问题和单变量非线性问题,因此对于复杂的的多变量非线性问题缺乏有效的分析工具。股价系统是一个多变量线性问题,虽然非线性数学、耗散结构理论为描述非线性系统问题提供了一些分析工具,但实际应用于股价实证分析仍存在不少问题,有待提高。
(3)股价系统的主体是具有主观能动性的投资者
投资者商业行为的复杂性和对未来事件的影响能力使得预测误差大,并且随着时间的增加而急剧升高。在股价系统中,建模数据的最小误差准则并不是提高预测精度的最好准则,一种预测过去和现在的表现不能说明其未来的预测结果。
(4)我国股市具有明显的政策性特点
    我国股市建立时间短,市场机制不完善,还带有很多经济体制的特征,因此股市对国家政策性导向非常敏感,经常出现所谓的暴涨暴跌,从而很难用一个稳定的模型来对股市变动做出准备预测。
2.2  股票预测分析方法
2.2.1  证券投资分析方法
证券投资分析方法是分析预测股价变动方向和趋势的定性方法,分为基本分析法和技术分析法两大类。
(1)基本分析法
    基本分析,又称基本面分析,是根据经济学等基本原理,对决定证券价值及价格的基本要素进行分析,评估证券的投资价值,判断证券的合理价位并提出相应的投资建议的一种分析方法。基本分析的内容主要包括宏观经济分析、行业分析与区域分析以及公司分析。宏观经济分析主要探讨各项经济指标和经济政策对证券价格的影响。行业分析与区域分析是介于经济分析与公司分析之间的中观层次分析。公司分析是基本分析的重点,侧重对公司的竞争能力、盈利能力、发展潜力、经营管理能力、财务状况以及潜在的风险等进行分析,借此评估和预测证券的投资价值、价格及其未来变化的趋势。
基本分析的优点主要是能够比较全面地把握股票价格的基本走势,应用起来也相对简单。缺点在于预测的时间跨步相对较长,对短线投资者指导作用较弱;而且,预测精度相对较低。
    (2)技术分析
    技术分析是仅从证券的市场行为来分析证券价格未来变化趋势的方法。证券的市场行为的表现形式有很多,其中基本的表现形式有证券的市场价格、成交量、价和量的变化以及完成这些变化所经历的时间。
技术分析理论基础建立在以下三个假设之上:市场的行为包含一切信息;价格沿趋势移;历史会重复。技术分析理论的内容就是市场行为理论的内容。粗略的进行划分,可以分为:K线理论、切线理论、形态理论、技术指标理论、波浪理论和循环周期理论。 (责任编辑:qin)