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    188宝金博页面版: [精品]灰色神经网络在股票价格预测中的应用

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    内容提示： 收稿日期：2011 － 08 － 04第 29 卷第 2 期计算机仿真2012 年 2 月文章编号：1006 － 9348（ 2012） 02 － 0382 － 04灰色神经网络在股票价格预测中 的应用郑斯日 古楞（ 北京工业职业技术学院信息工程系，北京 100042）摘要： 研究股票价格预测问题，股票价格具非线性和不确定性变化规律。 传统单一模型只能反映股票价格部分信息，预测精度不高。 为了提高股票价格预测精度，在分析股票价格变化特征基础上， 提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。 首先采用 GM（ 1，1） 模型对股票价格进行预测，捕捉其线性、灰色变化规律， 然后采用 BP 神经网络对 GM（ 1，1） 预测残差进行建模预测，捕捉其非线性...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：164 | 上传日期：2012-12-06 01:18:48 | 文档星级：
    收稿日期：2011 － 08 － 04第 29 卷第 2 期计算机仿真2012 年 2 月文章编号：1006 － 9348（ 2012） 02 － 0382 － 04灰色神经网络在股票价格预测中 的应用郑斯日 古楞（ 北京工业职业技术学院信息工程系，北京 100042）摘要： 研究股票价格预测问题，股票价格具非线性和不确定性变化规律。 传统单一模型只能反映股票价格部分信息，预测精度不高。 为了提高股票价格预测精度，在分析股票价格变化特征基础上， 提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。 首先采用 GM（ 1，1） 模型对股票价格进行预测，捕捉其线性、灰色变化规律， 然后采用 BP 神经网络对 GM（ 1，1） 预测残差进行建模预测，捕捉其非线性和不确定性变化规律，最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。 将灰色神经网络用于浦发银行（ 60000） 股票收盘价为例预测，结果表明，相于传统预测模型， 灰色神经网络提高了股票价格预测精度， 更能全面挖掘股票价格变化规律，在股票价格预测中具有广泛的应用前景。关键词： 神经网络；灰色模型；股票价格；预测中图分类号： TP311文献标识码： BStock Prediction with Grey Neural Network ModelZHENG Si Guleng（ Beijing Vocational College of Information Engineering， Beijing 100042， China）ABSTRACT： Study prediction of stock prices． Stock prices are of nonlinear， grey and uncertainty， so， single modelcan only reflect the stock price information， and prediction accuracy is not high． In order to improve the precision ofprediction of stock price， based on the analysis of stock price changes， the paper put forward a kind of grey neuralnetwork method of stock price prediction． The GM（1， 1 ） model was used to predict the stock price， capturing itslinear and gray variation． Then， the BP neural network was used to predict error modeling and prediction， capturingthe nonlinear and uncertain changes． Last， two results were combined to produce the final forecasting result of stockprice． Grey neural network was used for the Shanghai Pudong Development Bank（60000 ） stock prediction， The re-sults show that， relative to the traditional prediction model， the grey neural network can improve stock price predic-tion accuracy， mine more comprehensive stock price change rules， and has widespread application prospect in theprediction of stock prices．KEYWORDS：Neural network；GM（ 1，1） ；Stock price；Prediction1引言随着金融市场的不断发展，股票价格成为人们关注重点话题，股票价格受到多种因素的影响， 具有高收益、高风险特性，变化规律具有复杂的非线性和随机性， 如何提高股票价格成为证券市场研究领域的重要课题［1］。为了能准确地预测股票的价格， 国内外学者对其进行了大量研究，传统预测方法有回归分析法、经验类比法、时间序列分析等［2 ］。 这些预测模型需要大量历史数据， 计算复杂，且假设股票价格是一种线性变化规律， 实际上股票价格与影响因素间呈复杂非线性关系， 具有随机性和突变性， 难以用精确的数学模型加以描述， 因此其预测精度低， 实用 性不强［3］。 股票价格是多因素的综合结果，影响因素具有灰色性和不确定性，灰色预测模型具有计算简单、 需要样本少的特点，因此许多学者将股票价格系统视为一个灰色系统， 对其进行预测，取得比较高的的预测精度［4 ］。 但是灰色预测方法只适合指数增长模式的数据预测， 不能同时预测多个序列，因此预测精度有待进一步对其进行改进［6 ］。 神经网络模型是一种自 适应的非线性动力系统，可以对输入与输出之间的高度非线性关系进行拟合， 具有较强的容错能力， 预测精度一般比灰色预测精度高， 但是其计算量大， 要求大量的训练样本数据，然而在实际应用过程， 股票价格信息具有随机性和灰色性，因此股票价格预测精度不理想［7］。—283—

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