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基于RBF神经网络股票预测研究开题报告

基于RBF神经网络股票预测研究开题报告
基于RBF神经网络股票预测研究开题报告

中国地质大学长城学院毕业设计(论文)开题报告

课题研究的目的和意义

本课题意义,股票市场是国民经济的‘晴雨表’和’报警器’,其作用不仅被

政府所重视,更受到广大投资者的关注。对股票投资者来说,未来股价变化趋势预测越准确,对利润的获取及风险的规避就越有把握;对国家的经济发展和金融建设而言,股票预测研究同样具有重要作用。因此对股票内在性质及预测的研究,帮助投资者掌握投资的方法,使投资者能更好的预测和分析股市,选择股票进行投资,优化组合投资,降低投资风险,获得最大收益。具有重大的理论意义和诱人的应用前景。

随着计算机、人工智能尤其是专家系统的发展,人工神经网络技术逐渐成熟并开始应用于各个领域。人工神经网络作为一种由大量简单神经元广泛相互联接而成的非线性映射或自适应动力系统,恰好能有效解决股市价格预测处理中常见的困难,因此它很快在股市预测分析与处理领域得到了广泛的应用。

二、国内外研究现状

自股市出现以来,股市预测便受到了学术的研究,提出了许多预测分析方法。

1. 证券投资分析方法

分析预测股价变化的趋势和方向,主要分为基本分析法,技术分析法。

2. 时间序列分析法

通过建立股价与综合指数的时间序列辨识模型,如传统的随机游走模型(RW),自回归移动平均模型(ARMA ),其次非平稳模型(ARTMA )等来预测未来股价变化。

3. 其他预测方法

专家评估法、市场调查法等定型方法,马尔可夫法、判别分析法等定量分析法等。

4. 人工智能方法

三、设计研究的内容及功能

内容:(1)神经网络基本理论及 RBF 算法;

(2) 股市预测的股市基本知识,进行股市预测的经济理论基础、预测的方法和

当今研究热门的人工神经网络预测的科学性和可靠性;

(3 )如何利用RBF 神经网络建立股票市场的时间序列预测模型及 MATLAB 仿 直.

系统设计框图如下

(2 )提供基于股票价值的股票走势预测等智能分析模块。适应当今需要的股票险 测度及股票走势,该系统功能简洁高效,具有可扩展性

(3 )对股票历史数据进行统计分析等一系列操作,以获得股票走势规律,依据此 规律而预测出股票未来价格走势。

毕业设计进度安排

2014-11-10

接受任务书

2014- 11-24----2014-12-31 完成开题汇报。

2015- 03-23----2015-03-25

2015-04-01----2015-04-30 2015-05-01----2015-05-15

2015-05-16----

中期检查

毕业设计收尾,撰写论文 指导教师阅读论文,给出答辩意见 准备论文答辩

四、毕业设计的预期结果

本课题以基于遗传神经网络的股票走势预测模型为技术基础,开发股票走势预 测系统,最后结合数据对该系统进行分析研究。本课题的目的在于通过遗传神经网 络的股票走势预测模型的建立,为证券投资者预测股票的价格走势提供预测工具, 能对投资者的投资决策提供辅助支持,进而提高证券投资的技术性和科学性,降低 中小投资者的投资风险,提高其个人收益。

资料收集,阅读,分析。写出毕业设计计划,

指导教师意见:

指导教师签名:

教研室意见:

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