关于径向基神经网络在股票市场预测中的研究

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1、关于径向基神经网络在股票市场预测中的研究摘要:将径向基神经X络应用于股票预测,以中国国航的股票收盘价为研究对象进行仿真实验,达到了良好的预测效果,说明此方法有很好的应用和推广能力。　　关键词:径向基神经X络股票市场预测　　:F832.51:A:1007-9416(2010)08-0104-01　　　　1径向基神经X络及算法研究　　径向基神经X络方法是以函数逼近理论为基础构造的一种单隐层的三层前馈X络,输入层由信号源结点组成,输入层节点只传递输入信号到隐含层,隐含层中的隐单元的变换函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,一般

2、由高斯函数构成,输出层将其假设只有一个隐单元,一般是简单的线性函数。不妨假设输入层、隐含层、输出层神经元个数为假设输入样本向量记为,输出样本向量记为,基函数一般选用高斯函数,当X络输入训练样本时,X络实际输出。本文采用RBF神经X络自适应算法对X络进行训练,不断调解参数,以便达到最佳的逼近效果。最终得到最优的预测值。　　　　2仿真实验　　为达到更好的预测效果,选取正常运作情况下,即没有或者少有暴涨和暴跌等不稳定现象的样本数据。样本数据取自中国国航(股票代码601111)从2009年5月12日-2010年7月23日的股票收盘价,用

3、其部分数据段长度设为L作为实验数据。获得样本数据向量后,为满足X络对输入输出的要求,在训练前需要对数据进行线性归一化处理,即,经处理后,所有数据取值均在0-1之间。本文通过前N个时刻的值,预测后N1个时刻的值,下表给出了具体的数据划分方法。　　不妨令N为3,N1为1进行实验。实验过程及预测效果如下图。图1为中国国航2009年5月12至2009年6月25日期间的30个交易日的收盘价的仿真误差曲线,图2、3分别为预测6个点和20个点的拟合曲线,并将预测的第25个到30个交易日的收盘价共6个数据与实际值作比较,以及误差如表2。　　图4

4、、5分别为截选50个,80个数据的拟合曲线图　　　　3结语　　本文分别选取数据段长度为30,50,80,明显可以看出样本向量越长,预测效果越不理想,并且同一数据段长度中,预测点数越少数据越逼近真实值,所以利用径向基神经X络预测股票短期价格趋势能达到较好效果,同时得出运用滚动预测比单步预测要好。本文用的滚动窗口只是预测一个数值,可以预测多个,并对比实验结果是本文进一步研究的内容。本文只是选取股票的收盘价这一种数据类型,股票的开盘价、最高价、最低价数据的处理是类似的。股票价格还受其他因素的影响,比如量比,每股收益、换手率、MACD等

5、,会将继续扩大样本数据作为本文的改进研究。