贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用.pdf

股票时间序列预测是金融领域的重要课题，其目的是通过分析历史数据来预测未来的股票价格变化，以便投资者做出更明智的投资决策。传统的预测模型如ARIMA（自回归整合滑动平均模型）和GARCH（广义自回归条件异方差模型）在处理线性关系时效果显著，但对非线性特征的捕捉能力有限。由于股票市场的复杂性和非线性特性，这些模型往往不能提供足够的预测精度。 神经网络，特别是多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP），如BP（Backpropagation）神经网络，因其强大的非线性拟合能力，被广泛应用于股票预测。BP神经网络通过反向传播算法更新权重，可以学习到输入与输出之间的复杂映射关系。然而，BP网络存在一个显著的缺点，即容易陷入局部最优，导致模型泛化能力下降，这在处理股票预测等高维度、非凸优化问题时尤为突出。 为解决这一问题，贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network, BNN）应运而生。贝叶斯方法引入了概率框架，通过对网络参数施加先验分布，可以有效地处理不确定性并防止过拟合。贝叶斯正则化（Bayesian Regularization, BR）是一种实用的BNN实现方式，它在保持网络误差最小的同时，利用历史数据的先验概率调整模型的适应度函数，从而提高网络的泛化性能。文献中提到的研究表明，应用贝叶斯正则化的BP神经网络在股票时间序列预测中，预测精度相对于传统的BP神经网络提高了42.81%，显示出了明显的优势。 在具体应用中，贝叶斯神经网络首先通过学习过程估计每个权重的后验概率分布，而不是仅仅得到单个最优权重值。这样的分布包含了对模型不确定性的量化，使得预测结果不仅包括预期的预测值，还包括预测的不确定性范围，这对于风险管理具有重要意义。在股票预测中，这种不确定性信息可以帮助投资者更好地理解预测的可靠性，并据此制定相应的投资策略。 贝叶斯神经网络结合了深度学习的非线性建模能力和贝叶斯统计的不确定性量化，为股票时间序列预测提供了一种更为稳健的方法。通过改善BP神经网络的局部最优问题，贝叶斯正则化技术提升了模型的泛化能力和预测精度，使其在金融领域的预测分析中具有较高的应用价值。