第一章緒論

 

金融市場(chǎng)，也稱融資市場(chǎng)，是一種以借貸貨幣為主，對(duì)各種股票和證券進(jìn)行交易的活動(dòng)組織，處于當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的核心位置。金融市場(chǎng)以其獨(dú)特的融資特點(diǎn)而區(qū)分于其他市場(chǎng)，我們從以下幾個(gè)特點(diǎn)方面來(lái)區(qū)分金融市場(chǎng)和其他市場(chǎng)：）交易對(duì)象，在其他的市場(chǎng)中，交易對(duì)象是各種商品，而金融則是以資金為交易對(duì)象的；）交易關(guān)系，和一般的市場(chǎng)交易關(guān)系不同，金融市場(chǎng)的交易關(guān)系是以借貸關(guān)系為主，體現(xiàn)了資金所有權(quán)和使用權(quán)相分離的原則；）金融市場(chǎng)可以分布在某個(gè)具體的地方，也可以是以某種形式存在的無(wú)形的市場(chǎng)。金融市場(chǎng)的體系從某種程度上決定了其價(jià)格的波動(dòng)性（風(fēng)險(xiǎn)性）。金融市場(chǎng)自誕生以來(lái)，人們就一直對(duì)其價(jià)格規(guī)律進(jìn)行研究和總結(jié)。作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的核心部分，金融市場(chǎng)歷來(lái)備受關(guān)注。有效的融資管理、提高金融投資的回報(bào)率都成為各國(guó)政府和投資機(jī)構(gòu)的長(zhǎng)期關(guān)注的話題和目標(biāo)之一。特別是在我國(guó)，隨著改革開放幾十年來(lái)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，金融市場(chǎng)的管理也成為一個(gè)焦點(diǎn)，我國(guó)的金融市場(chǎng)面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。如何把握和認(rèn)識(shí)金融市場(chǎng)的變化規(guī)律，安全有效的管理金融市場(chǎng)在日新月異的國(guó)際背景之下變得尤為重要。剛剛過去的金融危機(jī)也在不斷的提醒我們，如何及時(shí)有效地發(fā)掘金融市場(chǎng)的本質(zhì)規(guī)律已經(jīng)成為挑戰(zhàn)性問題。自金融市場(chǎng)誕生以來(lái)，就有隨之而來(lái)的各種研究方法和工具研究其特點(diǎn)。最常見的研究方法是時(shí)間序列方法，時(shí)間序列方法是利用金融市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)研究金融市場(chǎng)的特征，規(guī)律及其走向。還有數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法，在上一個(gè)世紀(jì)由于概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在金融市場(chǎng)數(shù)理分析中的廣泛運(yùn)用，金融市場(chǎng)的研究取得了前所未有的突破。在這些傳統(tǒng)方法研究的基礎(chǔ)上，我們已經(jīng)掌握了大量的金融市場(chǎng)的信息，然而這些仍然不足以解釋金融市場(chǎng)內(nèi)部的一些復(fù)雜的規(guī)律和機(jī)制，因此，如何更加有效地從更多錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)中找出金融市場(chǎng)潛在的市場(chǎng)規(guī)律成為一個(gè)至關(guān)重要的問題。而數(shù)據(jù)挖掘本身的意義，就在于從歷史數(shù)據(jù)中挖掘有意義的信息，尋找客觀規(guī)律。近十年間，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研發(fā)工作取得了很大的進(jìn)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用，各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用極大地推動(dòng)了人們分析、處理大量數(shù)據(jù)信息并從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的能力，給人們帶來(lái)了很好的經(jīng)濟(jì)效益。

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1.1選題背景和意義

股票投資的風(fēng)險(xiǎn)性是眾所周知的。它的風(fēng)險(xiǎn)性不僅僅體現(xiàn)在股價(jià)的跌漲，還體現(xiàn)在股價(jià)的跌漲幅度大小。與股票投資相關(guān)的所有的風(fēng)險(xiǎn)被分為總體風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)。總體風(fēng)險(xiǎn)，也稱全局風(fēng)險(xiǎn)，一般是指引對(duì)全體股票造成影響的風(fēng)險(xiǎn)，造成這種風(fēng)險(xiǎn)的影響因素一般是不可避免的，對(duì)股市全局都有一定影響的因素，例如金融危機(jī)，國(guó)家政策以及自然災(zāi)害等。個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，又稱局部風(fēng)險(xiǎn)，一般是指只對(duì)某些個(gè)體股票證券產(chǎn)生影響的風(fēng)險(xiǎn)，通常是由某些個(gè)體的所處的環(huán)境或者個(gè)體內(nèi)部一些機(jī)制變化而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)從某種程度上講是可以回避的，因此，又稱之為可分散風(fēng)險(xiǎn)。股票市場(chǎng)從投資的風(fēng)險(xiǎn)性以及可觀的利潤(rùn)上都給人們以強(qiáng)烈的關(guān)注，投資者從自己的利益出發(fā)，希望了解股市的行情，掌握股價(jià)的規(guī)律以及股市的內(nèi)部機(jī)制，從而獲得豐厚的利潤(rùn)。另一方面，管理者也希望通過了解股票市場(chǎng)的內(nèi)部機(jī)制，從而進(jìn)行人為的調(diào)控以避免股市運(yùn)行不當(dāng)而造成的災(zāi)難性后果，以此來(lái)維護(hù)股票市場(chǎng)的穩(wěn)定。在近幾十年來(lái)，金融市場(chǎng)的研究領(lǐng)域在理論上已經(jīng)發(fā)生了一定的改變，一方面，大家已接受了傳統(tǒng)的資本市場(chǎng)理論，另一方面，傳統(tǒng)的方法也在不斷地改進(jìn)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，其算法技術(shù)的應(yīng)用也頗為廣泛，股票市場(chǎng)的投資者也開始依靠計(jì)算機(jī)來(lái)分析和探索股票市場(chǎng)的規(guī)律，以此來(lái)獲得利潤(rùn)。目前股票市場(chǎng)最為常見的分析方法是專業(yè)分析人員使用的基于基本分析法和技術(shù)分析法，這些方法也是目前能為投資者提供參考的最常用的方法。與此同時(shí)，部分有創(chuàng)新的投資思想已經(jīng)初見苗頭。

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1.2我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

對(duì)股票價(jià)格趨勢(shì)以及跌漲幅的分析和預(yù)測(cè)是股票市場(chǎng)最基本的分析。和其他市場(chǎng)一樣，影響股票價(jià)格以及股價(jià)跌漲幅的最根本的原因是股市供求關(guān)系的變化?，F(xiàn)有的股票價(jià)格的分析方法主要集中在基本面的分析和技術(shù)指標(biāo)分析?；久娣治鰞H停留在對(duì)發(fā)行單位的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀，包括財(cái)務(wù)狀況，管理方式以，決策方式以及市場(chǎng)政策等方面的分析之上，這種方法可以全面的把握發(fā)行單位的狀況，更能切合實(shí)際地去分析股價(jià)。技術(shù)分析方法是基于統(tǒng)計(jì)圖表和圖形的判斷，以線形態(tài)為分析對(duì)象，配合技術(shù)指標(biāo)對(duì)價(jià)格、成交量、換手率、委比、量比等參照技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行量化分析和統(tǒng)計(jì)處理，以預(yù)測(cè)未來(lái)的股票價(jià)格的走勢(shì)。人們針對(duì)股票市場(chǎng)的多元性和復(fù)雜性提出了很多預(yù)測(cè)方法。常用的分析和預(yù)測(cè)方法是時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，如，，回歸預(yù)測(cè)，灰色預(yù)測(cè)等預(yù)測(cè)方法，當(dāng)然還有其他預(yù)測(cè)方法也被提出用來(lái)預(yù)測(cè)，如專家評(píng)估法和市場(chǎng)調(diào)查法，季節(jié)變動(dòng)法，馬爾科夫法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新提出的方法，也是對(duì)時(shí)間序列方法的一種改進(jìn)。近年來(lái)，隨著混沌理論的大范圍的應(yīng)用，混沌理論也被應(yīng)用到股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)和分析，并且反響較好。作為一種新模型，與一般的統(tǒng)計(jì)模型結(jié)果相比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，并且不用人為構(gòu)建某個(gè)特定的模型，少了構(gòu)建其他模型時(shí)的各種假設(shè)，更重要的是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)任何函數(shù)進(jìn)行非線性逼近。

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第二章數(shù)據(jù)挖掘與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

 

國(guó)際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家、第一個(gè)計(jì)算機(jī)公司的創(chuàng)始人和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的研究領(lǐng)導(dǎo)人給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義是：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)以有向圖為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它通過對(duì)連續(xù)或斷續(xù)式的輸入作狀態(tài)響應(yīng)而進(jìn)行信息處理”。在信息傳遞過程中，節(jié)點(diǎn)對(duì)信息進(jìn)行處理，即激勵(lì)信息。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)之間有連接權(quán)值，這些權(quán)值在開始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)是被初始化的，但可以根據(jù)反向傳播的誤差大小進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。網(wǎng)絡(luò)不斷的訓(xùn)練過程其實(shí)就是對(duì)某個(gè)非線性函數(shù)的逼近，或者是對(duì)某個(gè)邏輯關(guān)系的一種表達(dá)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法中的一種，它在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用實(shí)際上就是對(duì)某個(gè)邏輯空間的表達(dá)，這種表達(dá)從某種程度上講，是對(duì)自然界的某些規(guī)律的總結(jié)。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接方式的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被分為：前向網(wǎng)絡(luò)，有反饋的網(wǎng)絡(luò)，自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò)，目前使用最多的是前向網(wǎng)絡(luò)。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)階層明顯，從輸入層進(jìn)入的信息通過神經(jīng)元傳遞進(jìn)入下一層單元，輸入層單元與下一層所有的單元相連，而下一層的單元之間無(wú)聯(lián)系，即同層單元相互獨(dú)立，而與下一層和上一層的單元都有聯(lián)系。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖所示。前向網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的輸入輸出關(guān)系，可采用線性閾值硬變換或單元上升的非線性變換，它們的權(quán)算法都是采用有教師的學(xué)習(xí)率，根據(jù)神經(jīng)元輸入輸出傳遞函數(shù)的差異、學(xué)習(xí)算法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的某些區(qū)別，可將前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為感知器網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)、線性網(wǎng)絡(luò)、徑向基網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)等不同的網(wǎng)絡(luò)模型。

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2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和分類及在預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

國(guó)際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家、第一個(gè)計(jì)算機(jī)公司的創(chuàng)始人和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的研究領(lǐng)導(dǎo)人給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義是：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)以有向圖為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它通過對(duì)連續(xù)或斷續(xù)式的輸入作狀態(tài)響應(yīng)而進(jìn)行信息處理”。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是世紀(jì)年代在生物神經(jīng)系統(tǒng)研究的啟發(fā)下發(fā)展起來(lái)的一種信息處理方法，是由大量簡(jiǎn)單神經(jīng)元所構(gòu)成的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，它處理信息的方式類似于動(dòng)物大腦的處理方式，即是一種利用神經(jīng)元之間的突起來(lái)進(jìn)行信息傳遞的數(shù)學(xué)模型。在學(xué)術(shù)界和工程應(yīng)用領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也被稱為簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者根據(jù)其模擬人腦的特點(diǎn)，稱之為類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)十由大量神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一種激勵(lì)函數(shù)（），在信息傳遞過程中，節(jié)點(diǎn)對(duì)信息進(jìn)行處理，即激勵(lì)信息。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)之間有連接權(quán)值，這些權(quán)值在開始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)是被初始化的，但可以根據(jù)反向傳播的誤差大小進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。網(wǎng)絡(luò)不斷的訓(xùn)練過程其實(shí)就是對(duì)某個(gè)非線性函數(shù)的逼近，或者是對(duì)某個(gè)邏輯關(guān)系的一種表達(dá)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法中的一種，它在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用實(shí)際上就是對(duì)某個(gè)邏輯空間的表達(dá)，這種表達(dá)從某種程度上講，是對(duì)自然界的某些規(guī)律的總結(jié)。

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第三章用于股票分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立.........18

3.1作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)及數(shù)據(jù)處理........18

3.2模型設(shè)計(jì)工具的選擇........20

3.3傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立........23

3.4本文網(wǎng)絡(luò)函數(shù)的設(shè)計(jì)........27

第四章數(shù)據(jù)模擬和結(jié)果分析........29

4.1預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)........29

4.2數(shù)據(jù)模擬........32

第五章總結(jié)與展望........35

5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期預(yù)測(cè)中的實(shí)用性........35

5.2網(wǎng)絡(luò)模型的缺點(diǎn)及改進(jìn)........37

5.3模型的拓展使用和展望........38

5.4結(jié)論........39

 

第四章數(shù)據(jù)模擬和結(jié)果分析

 

4.1預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)

本章利用第三章建立的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)包括萬(wàn)科，五糧液，浦發(fā)銀行，寶鋼股份，中國(guó)石化，上海家化，貴州茅臺(tái)，中儲(chǔ)股份，伊利股份，分析了在隱含層神經(jīng)元選擇個(gè)數(shù)不同時(shí)的預(yù)測(cè)結(jié)果，討論了隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選擇對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，對(duì)比了神經(jīng)元個(gè)數(shù)不同時(shí)的值，從而選擇選擇出預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。由上述分析我們可以看出，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選擇對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是很重要的，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選擇直接影響到網(wǎng)絡(luò)的逼近效果和預(yù)測(cè)精度。因此，如何合理的選擇隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)成為一個(gè)挑戰(zhàn)性的問題。在本文的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，我們選擇了不同的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別對(duì)支股票進(jìn)行了試驗(yàn)，得到最優(yōu)的結(jié)果，這樣避免了就一次選擇了隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)而造成的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不當(dāng)，從而浪費(fèi)時(shí)間和人力。

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結(jié)論

 

股票，作為金融市場(chǎng)的重要組成部分，已經(jīng)成為大多數(shù)投資者關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，作為高風(fēng)險(xiǎn)投資產(chǎn)品，股票也也成了金融市場(chǎng)的一把雙刃刀。因此，股票的分析和預(yù)測(cè)對(duì)于股票市場(chǎng)和投資而言，變得尤為重要。我們國(guó)家的股票市場(chǎng)相對(duì)于國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的股票市場(chǎng)畢竟還很年輕，還沒有達(dá)到完全的市場(chǎng)化，還有許多需要改革和推進(jìn)的部分，如：交易機(jī)制、股權(quán)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)等諸多方面。然而，市場(chǎng)化是一個(gè)實(shí)現(xiàn)交易自由和公平的前提，隨著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和市場(chǎng)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，完全市場(chǎng)化是一個(gè)大勢(shì)所趨，并且這一趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)。隨著這一進(jìn)程的加快，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)提供給決策者進(jìn)行參考的重要性也會(huì)逐漸提高，未來(lái)隨著研究和實(shí)際應(yīng)用的深入，這一技術(shù)將會(huì)越來(lái)越多的應(yīng)用到各個(gè)專業(yè)的金融機(jī)構(gòu)，并會(huì)擴(kuò)展到債券、外匯、期貨等等投資領(lǐng)域。因此，股票的分析和預(yù)測(cè)對(duì)于股票市場(chǎng)和投資而言，變得尤為重要。本文還提出了人機(jī)交互式系統(tǒng)模型，在條件允許的情況下，我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)軟件，只需在用戶界面輸入數(shù)據(jù)即可得到預(yù)測(cè)結(jié)果。在結(jié)尾部分我們還對(duì)論文的整體工作做了小結(jié)，并展望了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在未來(lái)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的使用?？傮w上講，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果還是很好的，我們期待在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上，有更好的改進(jìn)方法來(lái)提高股票的預(yù)測(cè)精度。然而，我們知道，影響股票漲幅以及價(jià)格的因素頗多，僅靠我們提出的這套理論來(lái)預(yù)測(cè)還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們必須結(jié)合經(jīng)驗(yàn)來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)模型以及預(yù)測(cè)結(jié)果加以修正才能夠更好的把握股票市場(chǎng)的走向，來(lái)為股票投資者產(chǎn)生更大的收益，也可以為管理者提供更有效的管理方案，從而使得股票市場(chǎng)更加健全有效的發(fā)展。

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參考文獻(xiàn)（略）