基于金融時(shí)間序列的股票價(jià)格預(yù)測(cè)方法

摘要：最近鄰算法在時(shí)間序列的預(yù)測(cè)已有實(shí)例，雖算法簡(jiǎn)單易理解，但準(zhǔn)確度不高。本文在最近鄰法基礎(chǔ)上結(jié)合BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使得在輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前對(duì)數(shù)據(jù)起到預(yù)處理的作用，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到最優(yōu)解。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)系統(tǒng)；K-近鄰算法；時(shí)間序列分析；股價(jià)預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9599 （2012） 22-0000-03

1 引言

股票市場(chǎng)是以一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法都是通過(guò)時(shí)間序列中數(shù)值上的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)揭示系統(tǒng)的線性動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)特征及其發(fā)展變化規(guī)律很難揭示其內(nèi)在的規(guī)律。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為股票市場(chǎng)的建模與預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)和方法。隨著對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究，領(lǐng)域間相互獨(dú)立的關(guān)系逐漸改變，充分發(fā)揮了各自的優(yōu)勢(shì)并且彌補(bǔ)了各自的不足，提高了實(shí)例檢索的速度和精度，通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)制可以自動(dòng)調(diào)整其內(nèi)部連接強(qiáng)度，具有自組織自學(xué)習(xí)能力和很強(qiáng)的自適應(yīng)能力，具有記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可減少在實(shí)例檢索過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的頻繁操作。

2 網(wǎng)絡(luò)模型

3 金融優(yōu)化中時(shí)間序列的基本模型

金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法很多，如果能確定相關(guān)隨機(jī)變量的變化趨勢(shì)符合某個(gè)數(shù)學(xué)公式，則可以通過(guò)數(shù)學(xué)回歸的方法求得相關(guān)的參數(shù)，從而預(yù)測(cè)隨機(jī)變量未來(lái)的趨勢(shì)，基本模型有ARIMA模型，移動(dòng)平均模型，指數(shù)光滑模型，線性回歸模型等。本文只利用指數(shù)光滑模型和ARIMA模型。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論

本文實(shí)驗(yàn)都是應(yīng)用SPSS軟件完成。從上面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出生物智能計(jì)算法應(yīng)用在金融預(yù)測(cè)方面的實(shí)用性和有效性。在近鄰算法上加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得預(yù)測(cè)結(jié)果有效，雖算法簡(jiǎn)單易理解，希望采用多種方法以取長(zhǎng)補(bǔ)短，可仍有很多的不足。

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[作者簡(jiǎn)介]張鳳賢（1962.7-），女，中級(jí)統(tǒng)計(jì)師，現(xiàn)任冀東水泥吉林有限責(zé)任公司副總經(jīng)理。畢業(yè)于吉林省財(cái)貿(mào)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，研究方向：統(tǒng)計(jì)與管理。