神经网络模型在股市预测中的应用
毕业论文关键词:股市预测;神经网络;BP网络模型
Application of Neural Network Model in The Prediction of Stock Market Price
Abstract: Prediction of stock market is on the stock market development and on the future of the stock market price level predict behavior. Establish relatively high a degree of accuracy of the neural network prediction model on the stock to help friends. This paper first introduces the research background of BP neural network and its algorithm principle, then through the establishment of BP neural network model of Guizhou Moutai SSE 180 index were predictive analysis and got the experiment result. Key words: Stock prediction; Neural network; The BP network model
目 录
摘 要 3
引言 3
1. BP 神经网络模型 3
1.1 BP 神经网络模型概述 3
1.1.1 BP神经网络模型的研究背景及意义 3
1.1.2 BP神经网络模型研究现状 3
1.2 BP神经网络模型原理 3
1.2.1 神经网络模型原理 3
1.2.2 BP神经网络模型原理及算法 3
1.3 BP神经网络模型的优点与局限性 3
2. BP神经网络对上证指数的预测 3
2.1 BP 神经网络的建模 3
2.1.1 样本的选取 3
2.1.2 样本的归一化处理 3
2.1.3 神经网络结构的确定 3
2.2 BP神经网络的训练 3
2.3 实验结果与分析 3
3.结束语 3
参考文献 3
致谢 3
神经网络模型在股市预测中的应用
引言
股市即股票市场对于大家来说一定不陌生，尤其是对于广大的股民朋友来说，有些时候可以让你获得暴利，有些时候会让你翻倍亏损.而对于公司来说股票是筹资的有效手段，因为股份有限公司可以吸收社会的闲置资金，在短时间内筹集到大量的生产资本，再通过股票市场将短期的资金通过股票转让变成长期资金.
而股票市场的千变万化对于股民炒股来说更加难于预测，所以有个好的股票预测方法对于股民来说有一定的辅助作用和应用价值，对股票市场走势的预测分析也有重大的理论意义.股市预测大致有两种方向，一种是用传统的统计学思想来预测股市，另一种是用人工神经网络的方法进行预测.传统的统计学方法缺点很多，大量的数据信息会使建模过程更加复杂，得到的数据也不够精确，而神经网络相比之下能力有所提高，有精确度高和处理能力强等特点，能够得出对股票市场有作用的预测结果. 本文就是利用人工神经网络中应用广泛的BP(Back Propagation)神经网络对股票的走势进行分析和预测.