论文研究-基于BP神经网络的股市建模与决策.pdf

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论文研究-基于BP神经网络的股市建模与决策.pdf,  给出一种基于BP神经网络的股票市场建模、预测及决策方法。研制成功了股票预测与系统,只需输入当天收盘价、成交量等七个容易得到的股票信息,系统就能给出下一交易日的买卖决策。通过对综艺股份及许继电气两支股票的预测与决策实验,表明所提方法有效,且易于操作,有实际应用价值。
第5期 基于BP神经网络的股市建模与决策 17 的可能性小;当A,B都比较小时则预示以后跌的可能性及幅度都大,涨的可能性小 0.95 0.95 0.05 0 0.24 图1顶测信号A 图2须测信号B 24买卖决策 利用预测信号A、B可进行买入卖出的决策·下面是我们给出的决定买入和卖出的条件 1)发出买入决策信号的条件为: X- (2) bk> e (3)x (Ak-(4k1+Ak.2+…+Ak.m)加m)>0(4)X 2)发出卖出决策信号的条件为 X Ak< T Bk< To (6) 输出层 (Bk-1+B2+…+Bk-m-Bk)m)>T(7) 隐层1隐层2 输入层 其中k表示第k个交易日,m表示交易天数,0,Q, θ,T,T,T,m可选取适当的值,例如可选θ=2= 图3综艺殷份网络结构 Q7.=01.T=T=03,=Q1.m=10 3网络训练 实现网络训练和股票预测与决策系统程序用C语言编写,在ⅤC←60上编译通过·我们选用由简 单到复杂的网络结构优化方法,一共试验了20个网络,得到了适合两支股票的最佳网络结构.在分析综艺 股份时,选用的网络结构分别为7-4-2、7-8-2、7-11-2、7-5-3-2、7-6-5-2、7-8-9-2、7-10122、7-7-6-6-2、7-9- 9-10-2,最后得到的最佳网络是7-6-5-2(如图3)在分析许继电器时,选用的网络结构分别为7-4-2、7-8-2、 7-12-27-5-3-2、7-6-5-2、7-9-9-2、7-10-12-2、7-6-7-7-2、7-9-9-9-2,最后得到的最佳网络是7-10-1 4预测与决策实验 利用上面两个网络我们分别对缤艺股份和许继电气两支股票进行了实际预测与买卖决策实验,股票 预测与决策系统所做出的部分实际输出文件及图形如下所示·综艺股份股票(如表2和图4所示)是对从 2000年3月28日至6月1日的42个交易日进行的市场预测与决策·从表2和图4可以看出,42个交易 日期问总的是下跌走势,但系统在两处反弹的底部和顶部分别发出了买入和卖出信号图5所示综艺股份 20年下半年是下跌走势,所以系统在5月26口发出的卖出信号及前几个卖出信号是很及时的·许继电 崙股票(如表3和图6所示)是对从1998年4月16日至8月25日的93个交易日进行的市场预测与决 策,图7是许继电器股票1998年8月25日到年底的实际股价走势·从中可以看出系统在6月26日这 几乎是仝年最高点发出了卖出信号,随后又在殷价较底的7月23日及8月12日附近发出了买入信号,此 后直到年底股价是一上升走势·实验表明系统对综艺股份和许继电气两支股票的预测与决策效果是令人 满意的 o1905-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved 8 系统工程理论与实践 2003年5月 表2综艺股份预测与决策输出文件 表3许继电气预测与决策输出文件 日数日期预测A预测B收盘价|决策 日数日期预测A预测B收盘价决策 8406053637005605874050000 421022762409832162024000 9407|0174000077144.24999卖出 54220355912Q9832162022000 10|410051062703178524036999 6423Q674231Q98232820379999 11411027201404442873879998 7424Q678818Q9753442035000 1241202071180400259419999 84270940005092497220660000买入 13413016114200672263950000买出 94280666111071387421190001 144140193587007242139860001买出 10429075181008468722440000买入 1541701574901026923940000卖出 114300535302095598122910000 16418093336078136437.88999买入 12|5.040633340096185822920000 174190198077Q06730237.84998卖出 135050651123Q90313123969999 184200169628006803339300001卖出 14506006609401348592398999卖吕 19421022719001081793800000 15507007212601238092405999卖吕 20425Q42811002364273759999 165080018786003108124120001卖吕 21426Q521729052790034599999 17511004670016203624430001卖昌 22427017977100712853479000出 18512|Q1297111015909223380000卖 2342802096600069103497999出 19513a2259062626524390000 2450802048640073217365000卖出 20514Q315061074054024470000 25509015487700692643513000卖出 215150213202Q68958425400001 26510014317500670893531000出 22518019702506768342619999 27511013108800564303459999 23|519026413007466782653000 28512Q270233007303132990003 24520Q211973073145526780000 295150194545003213931799 255210072730Q68180826240000 30516Q181763|Q07215731.850001 26522Q12054306992422629998 31|517Q16765000687523217999 27525Q2242900712292640999 3251809313020778060363000卖入 28526Q206676Q70884125839999 33|5.19023021000887273448000 295270154027Q6423282504999 345220150448000912134200001卖出 3052802092690697848|25280002 3523024940000797763579998实出 31529019243407117462529000 36524018954200758623579998卖出 326010045429064605525290000 375.250485014Q5237093858000 336020064228066563725590000 38526017708310078689380999实出 346030168190Q69611725060000 395290199877006346836900002 35604Q129503066775125249999 40530Q161003Q06054636650002 366050103423065863825729999 41531014100700575563549999 376080079808064298725999999 2 C1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved. 第5期 基于BP神经网络的股市建模与决策 19 50 实际股价 45 买入信号◆ 卖出信号+ An 10 40 交易日(2n328-~200.6.1) 图4综艺股份决策结果及实际股价走势 40 实际股价 ^ 25 20 20 120 交易日(200E1~200.1229 图5综艺股份2000年下半年实际股价走势 实际股价 买入信号 25 卖出信号 24 20 1020交易日(1998416-1988.25) 0 70 图6许继电器预测决策结果及实际股价走势 实际股价 26 24 22 20 10 20 40 70 交易日(199825~19981230 图7许继电器2000年8月25日到年底的股价走势 (下转第58页) 2 C1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved. 8 系统工程理论与实践 2003年5月 0.95 0.9 0.85 0.8 0.75 日动态协调度 1990199l1992199319941995196199719981999 图4经济-环境系统发展协调度趋势图 [2]牛新国,李月彬,贾増发城市可持续发展评价指标体系初探[J↓环境保护,1998,8:21-23 [3]曲福出可持续发展的理论与旼策选择M↓北京:中国经济出版社,2000 [4]袁旭梅,韩文秀复合系统的协调与可持续发展[J↓中国人口·资源与环境,1998,8(2):51-55 [5]白华,韩文秀区域经济-资源ˉ环境(EcRτEν复合系统结构及其协调分析[J↓系统工程,199,7(2);:19--24 [6]李艳双区域可持续发展评价冋题研究⑩↓大湋:河北工业大学,1999 [7 Bill Hillier The common language of space: a w ay of looking at the social, econom ic and enviro nm ental functioning of cities on a common basis[J I Journal of Environmen tal Sciences, 1999, 11(3): 344-349 [8 A lison Gilbert Criteria for Susta inab le in developm ent of Indicato rs for Susta inab le deve bpm ent [ m i elsevier Science l td, 1996 (上接第19页 5结论 本文针对股市这种典型的难以建立精确数学模型的复杂被控对象,用神经网络对它实现了建模、预测 和决策·软件采用C语言编写,在ⅤC*60上编译通过.在实际预测与决策实验中取得了令人满意的结 果,表明此方法是可行的,具有推广和应用价值 参考文献 [I]孟祥泽,刘新勇,车海平,袁著祉基于遗传算法的模糊神经网络股市建模与预测[J↓信息与控制,1997,26(5) 388-392 [2]吴文锋,吴冲锋股票价格波动模型探讨J]系统工程理论与实践,2000,20-(4):63-69 [3]郭刚,史忠科,戴冠中基于混沌理论进行股票市场的多步预测[J]信息与控制2000,29)(2):177-181 「4]张喜林,荣喜民,张世英有关风险策度及组合证券投资模型硏究「μ系统工程理论亐实践,200,-0(9):19--2- [5]刘海龙,吴冲锋证券投资决策的二段动态分析法[J]系统工程理论与实践,2000,20(9):9--13 [6] Derrick H Nguyen, Bernard W idrow. Neural networks for self-learn ing con I systam [JI IEEE Control System M agazine, 1990 18-23. [7]广出熏神经网络的没计与应用M↓凵本昭晃堂出版社,1999 [8]陈宁寻找最佳买卖点M]深圳:海天出版社,1995 2 C1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co, Ltd. All rights reserved.

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