基于RBF神经网络股票预测研究开题报告

基于神经网络的股票交易预测分析研究近年来，基于神经网络的股票交易预测分析逐渐成为金融分析领域的热门话题。

传统的技术分析和基本面分析虽然具有一定的实际应用价值，但是无法满足股票交易市场的高效和快速性。

而基于神经网络的交易预测分析可以在相对较短的时间内对市场走势进行分析和预测，从而帮助交易者做出更加精准的投资决策。

本文将从理论层面和实际应用角度探讨基于神经网络的股票交易预测分析研究的现状以及未来的发展前景。

一、神经网络的基本原理和技术特点神经网络是一种基于神经系统的算法模型，具有自我适应和学习能力。

它通过将神经元连接成网络，然后对网络结构进行训练，从而在某种程度上模拟人脑的认知和推理过程。

神经网络具有以下几个重要的特点：1、自适应性神经网络可以根据输入数据的动态变化，随时调整网络结构和权值，从而达到更好的预测效果。

2、非线性变换能力神经网络具有非常强的非线性变换能力，可以克服传统方法在处理复杂问题上的局限。

3、高并行性神经网络的输入层、输出层和隐藏层之间存在大量的并行处理，从而能够快速地处理大量数据的模式。

二、神经网络在股票交易预测分析中的实际应用基于神经网络的股票交易预测分析是一种非常实用的技术手段，已经被广泛应用于金融市场。

在实际应用中，通常可以采用以下几种方法：1、建立神经网络模型在建立神经网络模型时，需要对数据进行处理和筛选，并进行参数设置和网络训练。

在网络训练的过程中，通常需要采用反向传播算法或遗传算法等优化方法，以提高模型的精度和准确性。

2、预测股票走势通过输入股票的历史交易数据，可以预测股票未来的价格走势。

在预测股票走势时，需要根据具体的情况选择合适的神经网络模型，并对模型结果进行分析和验证。

3、制定交易策略基于神经网络的股票交易预测分析可以帮助交易者制定更为科学和有效的交易策略。

通过根据神经网络预测结果对买卖决策进行优化，可以更好地应对市场波动和风险。

三、未来发展趋势和展望基于神经网络的股票交易预测分析在未来的发展中具有很大的潜力和应用空间。

＊
表 １ １列 出真 实 值 和预 测 值 以及 预 测 的 相对 误 差 （ 真 实 — （ 值 一 测 值 ）真 实 值 ）： 表 １ 预 ／
—
１预 测 结 果
预测 值
８５２ ９ ． １
序号
１
真实 值
８４ ．９
相 对误 差
ＯＯ３ ９ ． １
２
３ ４ ５ ６ ７ ８
８６６ ４ ． ７ ８７０ ． ９１ ８６５ｌ ． １
能性 。然后 建 立 模 糊神 经 网 络模 型 并 用 于股 票 价 格 的预 测 ， 运
用 相 关 分 析 在 剔 除 了 与 预 测 指 标 相 关 性 较 小 的 指 标 ．简 化 了
９
１ ０ ｌｌ １ ２ ｌ ３
８２ ．２
８２ ．３ ８３ －９ ８．５ ６ ８７ ．
神 经 网 络是 一 种 很 好 的 时 间序 列 预 测 方 法 。 神 经 网 络具 有 逼 近 任 意 复 杂 连 续 函 数 关 系 的 能 力 ， 而 这 些 能 力 正 是 传 统 方法 所 不 具有 的 。 文 把模 糊 逻 辑 和神 经 网络 相 结 合起 来 ， 本 首 先 介 绍 了模 糊 系 统 和 神 经 网络 的基 本 知 识 以及 二 者 结 合 的可
作 为 分 析 工 具 ． 通 过 对 这 几 家公 司 的 主 要 财 务 指 标 与 财 务 指 标
关 键词 ： 值 投 资 ； 类 分 析 ；Ｏ Ｆ神 经 网络 价 聚 Ｐ３
１ ．引 言
随着 我 国股票 市场 的不 断发 展 ．越 来越 多 的投资 理 念充斥 着市 场 ， 为投 资者 进行 投资 决策 的依 据 ， 其 中的许 多投 资 理 成 但

基于遗传神经网络的股市预测模型研究及应用的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的高速发展和信息技术的不断创新，股市交易的信息化程度不断提高，数据呈现不断增长趋势，股市预测成为了人们关注的热点问题。

市场交易信息的复杂性、不确定性和时变性，传统的股市预测方法往往难以有效地对股市走势进行预测，因此，需要开发一种有效的股市预测模型，以提高股市预测的准确性和可靠性，从而帮助股民进行科学的投资决策，增强对股市的判断能力，降低风险和损失。

二、研究内容1. 设计基于遗传神经网络的股市预测模型，采用遗传算法对神经网络进行优化，提高预测模型的精度和预测能力。

2. 构建股市预测数据集，包括股市历史数据、宏观经济指标、公告数据等，利用数据挖掘技术挖掘股市走势的规律。

3. 对股市预测模型进行测试和评估，验证预测模型的准确性和可靠性，并进行比较分析，评估该模型在股市预测中的实用性和经济效益。

三、研究方法1. 文献综述法，对国内外相关文献进行搜集，了解股市预测的相关研究现状，明确研究问题和研究内容。

2. 数学建模法，构建股市预测模型和股市预测数据集，确定模型参数和模型输入输出，利用数据挖掘技术进行数据处理和特征提取。

3. 遗传神经网络算法，采用遗传算法对神经网络进行优化，提高神经网络模型的精度和预测能力。

4. 计算机仿真法，对股市预测模型进行测试和评估，验证预测模型的准确性和可靠性，进行比较分析，评估该模型在股市预测中的实用性和经济效益。

四、研究进度安排初步进度安排如下：1. 第一阶段（1个月）：文献综述和理论分析，了解股市预测的相关研究现状，明确研究问题和研究内容，确定研究方法和数据集。

2. 第二阶段（2个月）：建立基于遗传神经网络的股市预测模型，进行数学建模和算法设计，提高预测模型的精度和预测能力。

3. 第三阶段（1个月）：构建股市预测数据集，包括股市历史数据、宏观经济指标、公告数据等，利用数据挖掘技术挖掘股市走势的规律。

基 于 Ｒ Ｆ神经 网络 的股票预测模型 的建 Ｂ 立是实 现股票预测关键之处 。它的信度与效度 将受到实践的检验。 针对实际应用背景 ， 的 股票 历史数据 ， 构建适 合股票价格预测 的 Ｒ Ｆ Ｂ 神经 网络模 型和实现技术。研究具有较高学习效率 和稳定性 的人工神经网络学 习算法。通过对某 股票价格 的预测结果与实际值 的比较 ，说明应 ２基 于 Ｒ Ｆ神 经 网 络 预 测 股 票 的 基 本 原 用 Ｒ Ｆ神 经网络进行 股票预测 的有效性和 在 Ｂ Ｂ 理 实际中的应用价值。 １ ８ 年， ｏ ｅ 提 出了多变量插值的径 向 ９５ Ｐｗｌ ｌ 参 考 文 献 神 Ｍ１ 西安 ： 电子科技 大学 基 函 数 （ ａ ｉ —Ｂ ｓ Ｆ ｎｔ ｎ Ｒ Ｆ Ｒ ｄａ ｌ ｉ ｕ ｃｉ ， Ｂ ）方 法 。 …侯媛 彬等． 经网络【 ． ｏ ２ ０ ８． １８ ９ ８年 ， ｒｏ ｅｄ和 Ｌ ｗ Ｂｏｍｈａ ｏ ｅ首先 将 ＲＢ Ｆ应 用 出 版 社 ， ０ ７， 于神经网络设计 ， 构成 了径向基 函数神经网络 ， 【１ ２李红梅． 股票分析和预 测 系统【】 Ｄ． ： 长春 吉林 ２ ０ ，． 即 Ｒ Ｆ神经网络。 Ｂ Ｂ Ｒ Ｆ神经 网络是一种具有单 大学硕士学位论文，０ ４５ 隐层 的 三 层前 馈 网络 。径 向 基 函数 网络 是 借 鉴 ｆ１ 玉 瑞， ３张 陈剑 波 ． 于 Ｒ Ｆ神 经 网络 的 时 间 序 基 Ｂ 生物局部调节和交叠接受区域知识 的基础上提 列预测阴． 计算机工程与应 用，０ ５１：４ ７ ２０ ．１ － ６ ７ ４王学萌 ， 罗建军． 色系统预 测决策建模程序 灰 出一种采用局部接受域来执行函数映射的人工 【１ 神经 网 络 。 集『 ． ＭＩ 北京 ： 学普及 出版社 ，９ ６８ 科 １８ ． Ｒ Ｆ最基本 的构成包括三层 ， Ｂ 第一层是输 注 ：文 章 系黑 龙 江省 教 育厅 ２ ０ ０ ８年 度 高 基 Ｂ 入层 ， 由一些感知单元组成 ， 它们将外界环境层 职 高 专 院校 科 学技 术 研 究项 目， 于 Ｒ Ｆ神 经 与网络连接起来 。第二层是网络中仅有的一个 网 络 的 股 票预 测 理 论 与 实 证 研 究 的 阶 段 性 成 课 Ｉ５ ５ ０ 。 隐层 ，它的作用是 由输入空间到隐层空问进行 果 ． 题 编 号 ：１３ ０ ３ 菲线性交换。当输入信号靠近基函数 中央范 围 时隐层 节点 将产生较大的输 出。因此 ， Ｂ Ｒ Ｆ神 经网络具有局部逼近能力 。 出层是线性的， 输 它

基于神经网络的股票市场预测研究一、引言随着互联网和计算机技术的不断发展，股票市场成为了重要的投资手段之一。

股票市场的波动性大，不确定因素多，因此对股票市场的预测一直是投资者们关注的焦点。

传统的股票预测方法主要基于市场、政治、经济等因素的分析和预测，但这种方法不仅需要大量统计和经验研究，而且存在非常大的误差。

近年来，随着神经网络技术的发展和应用，基于神经网络的股票市场预测研究逐渐成为热门的研究领域，在投资领域应用也越来越广泛。

本文将从神经网络的基本原理、方法、应用和发展等多个方面，综述基于神经网络的股票市场预测研究现状和趋势。

二、神经网络技术原理神经网络技术是一种模拟人类神经系统来解决问题的群体智能技术，其训练模型的过程很类似于人类的学习方式。

神经网络技术由多个神经元相互连接而成，每个神经元有多个输入和一个输出，通过变换输入单元的信号输出一个新的信号，这个信号再作为另一个神经元的输入。

神经元之间的相互连接具有不同的权值，通过不断调整这些权重来优化神经网络的预测效果。

神经网络技术已经成功应用于语音识别、图像识别等领域，并取得了很好的效果，因此被广泛应用于股票市场预测研究。

三、基于神经网络的股票市场预测方法1、BP神经网络预测方法BP（Back Propagation）神经网络模型是目前最为广泛应用的一种神经网络模型。

BP神经网络通过训练将历史股票价格数据输入神经网络模型，不断调整神经元之间的连接权值来达到预测股票价格的目的。

在模型训练的过程中，常常采用梯度下降算法来进行权值更新，通过调整神经网络的参数来逐渐提高模型的预测能力。

2、RBF神经网络预测方法RBF（Radial Basis Function）神经网络模型是一种比较新的神经网络模型，不同于BP神经网络需要多次迭代训练，RBF神经网络只需要一次训练就可以达到较好的预测效果。

RBF神经网络模型采用径向基函数，即根据样本点之间距离的大小来调整神经元之间的权重。

RBF神经网络在股价预测中的应用RBF神经网络在股价预测中的应用随着金融市场的快速发展，投资者对于股票市场的预测需求越来越高。

然而，股票市场的波动性和不确定性使得准确预测股票价格成为一项具有挑战性的任务。

为了解决这一问题，研究人员开始利用人工智能技术，尤其是神经网络，来预测股票价格。

RBF（径向基函数）神经网络作为一种有效的人工神经网络，以其在模式分类和预测中的良好表现而被广泛应用。

RBF神经网络具有多个神经元层，每个神经元通过计算输入与其心脏所处数据点之间的距离来确定其输出。

这种距离函数通常使用高斯函数。

因此，RBF神经网络能够捕捉到输入数据的非线性特征，并对未知数据进行准确的预测。

在股价预测中，RBF神经网络可以通过学习历史股票数据来对未来的股价进行预测。

首先，需要准备一个训练集，包含历史股票价格和相应的市场数据。

这些市场数据可以包括利率、市场指数、公司业绩等。

然后，将这些数据输入到RBF神经网络中进行训练。

训练的目标是调整神经网络的权重和偏差，使得网络的输出与实际股价尽可能接近。

一旦训练完成，RBF神经网络就可以用于对未来股价的预测。

RBF神经网络在股价预测中的应用具有以下优点：1. 非线性建模能力：RBF神经网络通过使用径向基函数，能够对非线性关系进行建模。

股票价格的波动性往往呈现出非线性的特征，因此RBF神经网络能更好地捕捉这种非线性关系。

2. 自适应性：RBF神经网络能够根据输入数据的变化自适应地调整其权重和偏差，从而更好地适应股票市场的波动。

这使得其在面对不同市场环境时能够保持较好的预测性能。

3. 高预测准确率：由于RBF神经网络的非线性建模能力，以及其具有多层神经元结构的特点，使得其在股价预测中表现出较高的预测准确率。

研究表明，相比其他传统的预测模型，RBF神经网络在股价预测方面具有更好的性能。

然而，RBF神经网络也存在一些挑战和限制。

首先，RBF神经网络的训练需要大量的历史股票数据，这对于新兴市场或刚刚上市的公司可能存在一定的困难。

基于改进RBF神经网络的入侵检测研究的开题报告一、研究背景与意义随着信息技术的飞速发展和网络普及的日益扩大，现代社会已经进入了一个高度信息化的时代。

然而，随着互联网的普及，网络安全问题也越来越受到人们的关注。

针对网络安全的问题，人们普遍采用入侵检测技术来进行保护。

入侵检测系统是一种专门用来监视和分析计算机系统、网络或应用程序的安全事件的软件或硬件设备。

其主要目的是发现并报告威胁计算机安全的事件，提供必要的信息来保护系统免受攻击。

在现有的入侵检测方法中，机器学习技术已经成为了一个非常有效和流行的方法。

机器学习技术可以通过对大量的网络流量数据进行训练，来识别和分类不同的网络流量。

其中，基于神经网络的入侵检测方法已经得到了广泛的研究和应用。

近些年来，RBF神经网络在入侵检测领域中得到了越来越广泛的应用。

然而，传统的RBF神经网络也存在一些问题，例如过拟合、泛化能力不足等，这些问题限制了其在入侵检测中的应用效果。

因此，本研究旨在通过对RBF神经网络的改进，提高其在入侵检测中的表现，为保护网络安全提供更有效的手段。

二、研究内容与方法本研究将采用以下方法：1. 改进RBF神经网络结构：通过改变神经网络的连接方式、隐层节点数和激活函数等，优化神经网络结构，提高其在入侵检测中的性能表现。

2. 数据预处理与特征提取：通过对网络流量数据进行预处理和特征提取，提高神经网络的输入数据，从而提高其分类准确率。

3. 模型训练与性能评估：采用标准数据集进行模型训练，并通过多种评价指标对模型性能进行评估，包括分类准确率、误报率、漏报率等。

三、预期研究成果本研究预期达到以下成果：1. 通过对RBF神经网络结构的改进，提高其在入侵检测中的性能表现。

2. 提出一种较为完善的数据预处理和特征提取方法，提高神经网络的输入数据，从而提高其分类准确率。

3. 通过对多种评价指标的评估，验证改进后的RBF神经网络在入侵检测中的性能表现。

四、研究的创新性本研究具有以下创新性：1.针对传统RBF神经网络在入侵检测中存在的问题，提出一种改进RBF神经网络的方法。

1. 引 言
随着我国股票市场的不断发展， 越来越多的投资理念充斥 着 市 场 ，成 为 投 资 者 进 行 投 资 决 策 的 依 据 ，但 其 中 的 许 多 投 资 理
四 、实 证 分 析
本预测。 本系统的各项性能指标如下： 相 对 均 方 根 误 差 ： RRMS=0.63% 正 确 趋 势 率 ： PCD=65% 从以上指标看出用该模糊神经网络进行预测是有效的， 预测系统式成功的。 五 、总 结 股 票 市 场 是 反 映 经 济 的 “ 晴 雨 表 ”， 其 作 用 不 但 被 政 府 重 视 ， 而且受投资大众的普遍关 注 ， 股 票市 场中 的收 益 伴随 着风 险 ， 以 最小风险获得最大收益是 每个 投资 者的 目标 ， 所以 研 究股 票市 场 内在规律及其预测具有重大的意义和应用的价值 。 股票交易数据 预测是时间序列预测 。 在 股票 市场 这 个极 其复 杂的 系统 中 ， 它 所 具有的非线性和高噪声等因素决定了股票预测的过程的复杂与 最 大 误 差 ： MPE=0.19 元
［１］胡 守 仁 ， 神 经 网 络 应 用 技 术 ［Ｍ ］， 国 防 科 技 大 学 出 版 社 ， １９９３ 赵振宇，模糊理论和神经网络的基础与应用［ ，清华大学出版社，１９９６ ［ ２］ Ｍ］ 刘增良，模糊逻辑与神经网络［ ，北京航空航天大学出版社 ，１９９６ Ｍ］ ［ ３］ ［４］吴 华 星 ， 基 于 神 经 网 络 的 股 票 价 格 预 测 ， 中 国 科 学 院 计 算 技 术 研 究 所 ， １９９８ ［５］姚 培 福 ， 人 工 神 经 网 络 在 股 票 预 测 中 的 应 用 与 研 究 ， 昆 明 理 工 大 学 硕 士 学 位 论 文 ， ２００７ ［６］邵 航 ， 模 糊 神 经 网 络 在 股 票 价 格 短 期 预 测 中 的 应 用 研 究 ， 暨 南 大 学 硕 士 学 位 论 文 ， ２００８

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）开题报告学生姓名吴继敏学号043120304专业班级电气1203指导教师路静职称研究生单位信息工程系课题性质设计■论文□课题来源科研□教学□生产□其它■毕业设计（论文）题目基于RBF神经网络股票预测研究一、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仿真；系统设计框图如下:功能：（1）利用MATLAB语言建立模型进行个股仿真分析提供了股票常见技术指标的分析表，提供股票的消息咨询等操作管理（2）提供基于股票价值的股票走势预测等智能分析模块。

神经网络在股票预测中的应用研究的开题报告一、研究背景：随着人类社会的不断进步与发展，股票市场已经成为了现代经济活动中的重要一环，而股票市场中的股票价格波动也受到了广泛的关注和研究。

人类历史上股票市场的发展已经经过了长期的演化和变革，各种投资理念和投资策略也层出不穷。

然而，股票市场受到了许多复杂因素的影响，包括经济、政治、技术和市场等等。

这些因素的变化使得股票市场异常复杂，使得投资者很难预测股票价格的走势以及从市场中获得最大利润。

因此，股票预测在金融领域中非常重要。

目前，传统的股票预测方法主要包括技术分析和基本面分析。

在这两种方法中，技术分析的理论研究更加成熟，而基本面分析则更加关注公司的利润、营收、资产和负债等情况，而较难预测。

但是，传统的股票预测方法存在局限性，主要表现在以下几个方面：1. 投资者需要花费大量时间和精力去分析历史数据，并且需要不断跟踪和更新。

这种方法容易受到市场变化的影响，不能够全面有效地预测股票价格的变化。

2. 传统的股票市场预测方法主要基于数学统计分析，对于大量的非线性问题处理能力较差，难以应对非线性的股票价格变化。

3. 传统的股票预测方法出现了主观性质，大多数预测结果依赖于分析师的经验和判断，并且有时还会产生偏差和误导。

因此，随着计算机技术的不断发展，利用机器学习技术来预测股票价格，提高预测准确性的趋势越来越明显。

其中，神经网络作为一种非线性模型，已经成功应用于多个领域，在股票预测中应用也取得了些许成果，然而，神经网络股票预测方法在如何捕捉多个因素之间的关系以达到更好的预测效果，以及如何进一步改进预测效果等方面还需深入研究。

二、研究目的：本研究旨在将神经网络技术应用于股票价格预测中，以提高股票价格预测的准确性、可靠性和效率，具体目的如下：1. 系统地探究神经网络股票预测方法的理论基础，综合比较神经网络与传统方法在股票预测方面的区别和优劣之处。

2. 构建和优化不同类型的神经网络，探讨不同网络结构与算法对股票价格预测准确性的影响。

基于RBF神经网络的数据挖掘研究的开题报告一、选题背景随着计算机技术的迅猛发展，数据挖掘技术逐渐成为计算机领域中的热门话题。

随着互联网的发展，数据量在不断增加，数据的价值和意义也更加凸显。

通过数据挖掘技术，我们可以从大数据中挖掘出有价值的信息，提高企业决策的准确性和效率。

在数据挖掘技术中，神经网络是一种较为常见和有效的方法。

其中，基于径向基函数（RBF）的神经网络在数据挖掘领域中具有广泛的应用。

二、研究内容本次研究主要探讨基于RBF神经网络的数据挖掘技术，并结合实际案例进行分析。

具体研究内容包括：1. RBF神经网络的原理及其优缺点；2. RBF神经网络在数据挖掘中的应用方法和技巧；3. 利用RBF神经网络进行数据挖掘的实际案例分析。

三、研究意义本次研究将以RBF神经网络为工具，探讨数据挖掘在实际应用中的应用及效果，为数据挖掘技术的应用提供了新的思路。

具体意义如下：1. 提高数据挖掘技术的实际应用能力，以此提高企业的竞争力。

2. 探索新的数据挖掘方法，提高数据挖掘的效率和准确性。

3. 对于相关领域的研究者具有参考价值。

四、研究方法本次研究将采用实验分析法进行研究。

通过收集实际数据，利用RBF神经网络进行数据挖掘分析，并根据分析结果得出相应的结论。

同时，引用咨询和文献资料等方法进行论证和分析。

五、研究进展目前，本次研究正在进行中。

我们已经积累了大量的文献资料，并开始对RBF神经网络在数据挖掘领域中的应用进行深入的研究和分析。

同时，我们也准备开始组织实验，并将收集的数据应用于RBF神经网络中进行数据挖掘分析，以提高研究结果的可信度。

六、预期成果通过本次研究，我们预期得出以下成果：1. 深刻理解RBF神经网络在数据挖掘中的应用原理和方法，并针对其优缺点进行分析。

2. 通过实际数据挖掘案例分析得出结论，评估RBF神经网络在数据挖掘中的应用效果。

3. 形成文献资料和实验数据，为数据挖掘领域的其他研究者提供参考和借鉴。

基于ＲＢＦ神经网络的股市预测研究作者：尹越安来源：《硅谷》2008年第14期[摘要]证券市场是一个高风险高收益的投资市场，获取比较高的收益同时降低风险是投资者追求的目标，径向基函数(Radial Basis Function ，RBF)神经网络以其简单的结构，优良的全局逼近性能而引起了学者们的广泛关注。

由于RBF神经网络的种种优越性，使得它在函数逼近和非线性时间序列预测等方面得到广泛应用。

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，以上证指数作为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。

[关键词]股票预测人工神经网络 RBF算法中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1671－7597(2008)0720125－02一、引言短短十数年间，股票市场成为了一个热门话题。

上海证券交易所从1990年12月成立时的31亿元市值发展到如今的突破20万亿元，在全球交易所中排名第15位。

上海证券市场股票指数已经在国民经济中占有了举足轻重的位置。

它反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证综合指数的走势预测方法的研究具有相当重要的现实意义和应用价值。

股票预测的理论和方法层出不穷，这些预测方法都在一定程度上揭示了股市的运行规律，但是股价系统内部结构的复杂性和外部因素的多变性决定了股市预测的艰巨性，现有的分析预测方法应用效果并不理想。

而神经网络具有优良的非线性特性，特别适用于高度非线性系统的处理，因此基于神经网络的智能预测将是解决非线性股市预测问题的有效方法。

本文在过去十年上证综合指数收盘点数的基础上，借助计算机工具语言MATLAB，建立一个径向基函数(Radial Basis Function， RBF)神经网络，实现通过利用前三天的收盘指数预测第四天的收盘指数。

二、径向基函数RBF神经网络介绍径向基函数RBF神经网络（Radial basis function）是由J.Moody和C.Darken于20世纪80年代末提出的一种神经网络结构，它是具有单隐层的三层前馈网络，目前已经证实，径向基RBF网络能以任何精度逼近任意连续函数，RBF神经网络结构图如图1所示。

RBF神经网络在股价预测中的应用RBF神经网络在股价预测中的应用引言股票市场的波动性和不确定性一直是投资者面临的难题。

准确预测股票价格的能力对于投资者和交易者来说至关重要。

近年来，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为一种有效的预测工具，得到了广泛的关注和应用。

其中，径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Networks，RBFNNs）通过其独特的优势，在股价预测领域表现出良好的效果。

本文将分析RBF神经网络在股价预测中的应用，并探讨其优势和不足之处。

一、RBF神经网络概述1. RBFNNs的基本原理RBF神经网络是一种前馈式神经网络，主要由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。

其中，隐藏层采用径向基函数作为激活函数，而不是常见的Sigmoid或ReLU激活函数。

径向基函数通常用于处理非线性问题，如高斯函数。

RBF神经网络通过学习数据集中的模式，找到输入与输出之间的关系，从而实现对股价的预测。

2. RBFNNs的优势（1）非线性建模能力：RBF神经网络可以捕捉股票价格中的非线性关系，更准确地预测股价的变化。

（2）适应性学习能力：RBF神经网络具有自适应学习能力，可以对新的数据进行快速学习和适应，提高预测的准确性。

（3）高泛化能力：RBF神经网络可以有效地处理噪声和异常值，提高股价预测模型的稳定性和鲁棒性。

二、RBF神经网络在股价预测中的应用1. 数据预处理RBF神经网络在应用于股价预测前，需要对原始数据进行处理。

常用的数据预处理方法包括数据平滑、特征提取和数据归一化，以提高模型的可靠性和稳定性。

2. 模型训练RBF神经网络的训练主要包括两个步骤：网络初始化和权重优化。

网络初始化通常采用随机分布方式，通过随机选择隐藏层节点和初始化节点权重来建立初始模型。

然后，通过最小化损失函数（如均方误差）来优化权重，以提高模型的拟合能力。

基于神经网络的基金净值预测研究的开题报告一、选题背景及意义基金作为一种重要的投资工具，其表现受到广泛关注。

而基金投资最终的回报往往与基金净值的涨跌息息相关，因此基金净值的预测一直是基金研究领域中的热门话题。

传统的基金净值预测方法多基于经济学和统计学的方法，如时间序列分析、回归分析等。

但这些方法缺乏预测准确性高和泛化能力强的特点，尤其是在复杂的市场环境下，预测结果往往不尽如人意。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的基金净值预测方法日益成为研究热点。

神经网络具有强大的非线性拟合能力和泛化能力，能够对大量数据进行高效处理和学习，对基金的复杂性、多变性和不确定性有着很好的适应性。

因此，利用神经网络方法进行基金净值预测是一种值得探究和发展的新思路。

二、研究内容和目标基于上述背景和现状，本论文将重点探究基于神经网络的基金净值预测方法，具体包括以下方面的内容：1. 原理介绍：详细阐述神经网络模型原理，为后续基金净值预测提供理论基础。

2. 数据预处理：通过对基金历史净值数据的处理，包括缺失处理、异常值处理、特征提取等，得到基金净值预测所需的数据集。

3. 模型设计：结合神经网络原理和基金净值预测的特点，设计基金净值预测模型，并对其进行优化和调参。

4. 实验分析：利用所选取的样本进行预测，并将预测结果与其他常用预测方法进行比较和分析，验证神经网络方法在基金净值预测上的优越性，并探究神经网络模型的优化方式。

三、拟采取的研究方法及步骤1. 文献综述：对基金净值预测的相关文献进行综述，介绍目前主流的基金净值预测方法，并分析其缺陷与不足，为后续研究提供思路和启示。

2. 数据采集和预处理：从指定基金公司或数据网站上获取多只基金的历史净值数据，并对其进行预处理和特征提取，形成模型所需的数据集。

3. 神经网络模型构建和训练：利用深度学习框架（如TensorFlow）搭建神经网络模型，选取适当的优化算法和调参方法进行模型训练，并评估其在训练集和验证集上的准确性和泛化能力。

Ｏ 引 言 ２ Ｒ Ｆ神 经 网 络结 构 Ｂ 人们一直致力于研 究股票市场价格的变化 ，希望能从 中找出一 径 向 基 函 数 网络 包 括 隐层 和 输 出层 。 入 信 号传 递 到 隐层 ， 输 隐层 些规律 ， 避免大的股市波动 ， 从而使损失最小化 ， 收益最大化。 但股 票 节 点 函数 为 高斯 基 函 数 ； 出层 则 对经 过 处 理 的信 号 进 行再 次 处 理 ， 输 市场是一个复杂的非线性动力系统 ， 同时受多种 因素诸如银行利率、 其节点函数通 常是简单的线性 函数。 如果第二层 为一特殊 的线性层， 国家政策、 公司业绩等交互影响， 对于股票未来价格 的精确预测是 非 那 么 此 时 Ｒ Ｆ神 经 网 络 就 变 为 广 义 回 归神 经 网 络（ Ｒ Ｎ）通 常 用 Ｂ Ｇ Ｎ ， 常 困 难 的 ， 可 以说 是 不 可 能 的 ， 时对 股 票 未 来 整体 走 势 的 把握 就 于 函数 逼 近 ； 果 第 二 层 为一 竞 争 型 网络 层 ， 么 Ｒ Ｆ神 经 网络 就 也 这 如 那 Ｂ 显 得 尤 为关 键 。 变为概率神经网络（ Ｎ ， 常用于模 式分类。本文所采用 的分类 Ｐ Ｎ）通 对 股市 的涨 跌 预 测或 分类 方 法 大 致可 以分 为 两种 ：一 种 是传 统 方法 就 是 基 于 Ｒ Ｆ的概 率 神 经 网络 ， 图 ２所 示 ， 二层 为隐 层 ， Ｂ 如 第 传 的基本分析 法与技术分析 法， 另一种则是智能化 方法 ， 尤其 以神经 网 递 函数为高斯基函数 ，Ｗ ， Ｉ 为矩阵 向量 ，第三层为竞争层 ， Ｗ２ 为 Ｌ ， １ 络 最 为 突 出” Ｊ 统 的 方法 一 般 是 基 于 股 票 交 易 中 历史 事件 重 现 的 期 望 值 向 量 矩 阵 ， 。传 Ｃ为 竞 争传 递 函数 。 假设 ， 因此 常 以图 形 或者 统 计 分析 结果 来 显 示股 票市 场 变 化 的 幅度 、 方向、 转折点和趋 势 ， 常见 的有 Ｋ线 图 ， 最 移动平均 图等 ； 对历史 在 事件进行重现 的同时加上个人或专家的技术分析 ，最后形成股市预 测， 显然 这 种 方 法 带 有 了强 烈 的 人 为 因素 在 里面 ， 对历 史 事 件 进 行 在 重 现时 具 有 明显 的不 足 。 人工 神 经 网 络在 股 市 预 测 及 分 类 方面 则 具 有 先天 的优 势 ， 是 因为 对 于 股 市 这 样 典 型 的非 线 性 动 力 系统 ， 这 神 经 网络可以通过学 习训练 比较好地寻找到这些无规律数 字之 间的非 图 ２ ＭＡ Ｌ Ｂ 中 Ｒ Ｆ神经 网络 结 构 ． ＴＡ Ｂ 线性关系 ， 避免了人为干扰。 人工神经网络应用较多的有 Ｂ Ｐ神经网 ３ 股 票 涨 跌 分类 预 测 络，Ｂ Ｒ Ｆ神经 网络 ， 线性神经 网络 ， 反馈 型神经网络 ， 竞争型神经 网 本 文 选 取 上 证 指 数 中 连续 ５ １天 （ ０ ８１ ． — ２ ０ ．２１ 的 ２ ０ ．Ｏ６ — ０ ８１ ．５） 络等。 本文选用的是 Ｒ Ｆ神经 网络对股市进行分类及预测 ， Ｂ 主要是 数据 ， 数据中包括开盘价、 最高价、 收盘价 、 最低价 、 成交量及成 交额 因 为 Ｒ Ｆ神 经 网 络是 一 种 局 部逼 近 网络 ， Ｂ 对于 每 个 训 练 样 本 只 需 要 ０天的数据作为训练学习数据 ， １ 后 ０天的 对 少量的权值和 阈值进行修正 ， 训练速度快 ； 同时克服 了 Ｂ Ｐ神经网 六组股票数据。选取前 ４ 数 据 作 为 检 验 数据 。 络采用负梯度下 降法带来的收敛速度慢和局部极小等缺 点。 由于股票数据数量众多 ， 首先进行数据 的归一化。 对每一组数据 １ Ｂ Ｒ Ｆ神 经 网 络模 型 分别 进 行 归 一 化 ， 用如 下 的形 式 ： 采 径 向基 函数 网络 方 法是 在 高维 空 间进 行 插 值 的 一种 技 术 ，网 络 由输入 ， 隐层和输出三层组成 ， 它的突出特 点是 隐层神经 元的输出函 数被定 义为具有径 向对称 的基 函数（ 径向基函数 ）而基函数的中心 ， 由于 股 票 分 类只 有涨 跌 两 种情 况 ， 因此 采 用概 率 神 经 网络 来 对 向量被定义 为网络输入层到隐层的连接权 向量 。这个特点使得隐 数 据 进 行 学 习 分 类 ， 类 为涨 或 跌 两种 。经 过 训 练学 习 ， 到 的训 练 分 得 层 对输入样本有一个聚类的作用 ， 中， 其 中心 向量 为类均值 ， 它的个 样 本 的输 出 中只 有 两 个 样 本 与 实 际 涨 跌 不 同 （ １ ，０天 ）训 练样 第 ３３ ， 数 代表 聚 类 的 类 数。 本学 习成功率高达 ９ ％， ５ 这说 明网络能够完全拟合股市 的波动。应 Ｒ Ｆ神 经 网络 结 构 如 图 １所 示 ， Ｂ 它实 现 了如 下 一 种 映射 关 系 ： Ｐ 用该 网络 模 型 对 后 １ 数 据 进 行 分 类 预 测 ，结 果 只 有 ５天 预 测 情 ０组 况 与 实 际 涨 跌 相 同 （ ４ ，４ ４ ４ ４ 第 ２ ４ ，６，８，９天 ）这说 明该 模 型 在预 测 ， ｐ＝ ｌ 某一天的涨跌上不是很理想。但预测结果显示该模型在对股市的整 其中 ∈ Ｒ 表示模式向量 ， ｝： 亡Ｒ 是基 函数 中心 ， 是权 体 走 势 上 预 测 比较 理 想 ， 票 走 势 见 图 ３ 股 。 函数， 是选定的非线性基函数。

线性模 式转 换模 型 ， 价还 是 可 以预 测 的。本 文 提 出 了基 于 股 Ｒ Ｆ神经网络来 进行 股价 预测 的方法 ， 方法 的优点 为 ： Ｂ 该 网络 结 构简单 ， 输入变量 少 ， 收敛 速度快 ， 习能力强 ， 测精度 高 ， 学 预 尤其适用于复杂 的非线性经济系统。而且进一步说 明神经 网络 不仅能够学 习训练集 的例子 ， 且能从 训练集 中提炼 出某 种一般 性原理 、 规律 ， 具有很强 的非线 性函数拟合 特征 ， 之以前的统 较 计学方法具有一定 的优越性 。本文试 图通过 建立 的 Ｒ Ｆ神经 Ｂ 网络预测模型 ， 对某个上市公 司的股票价格进行 了短期的预测 。
陈 政 杨天奇
（ 南 大 学计 算 机 科 学 系 暨 广 东 广 州 ５ ０３ ） １６ ２
摘
要
提出 了一种基于 Ｒ Ｆ Ｒ ｄａ Ｂ ｓ ｕ ｃｏ ） Ｂ （ ａｉ ａｉ Ｆ ｎｔｎ 神经 网络 的股票市场预测模 型。Ｒ Ｆ神经 网络 的结构简单 ， ｌ ｃ ｉ Ｂ 具有 良好的全
Ｓ ＴｏＣＫ ＡＲＫＥＴ Ｍ ＦｏＲＥＣＡＳ ＢＡＳＥＤ Ｔ ｏＮ ＲＢＦ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷ ｏＲＫＳ
Ｃｈ ｎ Ｚｈ ｎ Ｙａ ｇ Ｔｉｎ ｉ ｅ ｅｇ ｎ ａ ｑ
（ ｅａｔｅｔｆＣ ｍ ｕ ｒ ｃ ｎｅＪｎｎＵ ｉ ｒｔ， ｕｎｚｏ １６ ２ Ｇ ｎｄｎ ， ｈｎ Ｄ ｐ ｒ ｎ ｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｃ ，ｉ ｎｖ ｓｙ Ｇ ａ ｇｈ ｕ５０ ３ ， ｎ ｇ ｏｇ Ｃ ｉ ｍ ｅ Ｓｅ ａ ｅｉ ａ ａ）
系。⑤转移 函数 Ｆ 它是将输入 的数据转化 为输出 的处理单元 ， ：
０ 概
述
通 常 为 非 线 性 函数 。
格伦吉在回顾对 当前 股票市场 的某些研究 时 ， 曾提出一个 问题 ：股票价格是 可预测 的吗？ 据其 回顾 ， “ ” 可得 出以下结 论 ：

RBF神经网络在股价预测中的应用股票市场一直以来都是投资者和分析师关注的焦点，因为股票价格的变动对于个人和机构都具有重要的财务影响。

为了更好地预测股票价格的波动，一些新兴技术和方法逐渐被引入进来。

其中，RBF神经网络是一种用于股价预测的有效工具。

本文将探讨RBF神经网络在股价预测中的应用，旨在揭示其在金融领域中的潜力和优势。

一、RBF神经网络简介RBF神经网络，全称为径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network），是一种常见的人工神经网络，通过一系列径向基函数的叠加，可以实现非线性的分类和回归任务。

该神经网络架构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层是RBF的核心部分，其通过设置适当的标志点和径向基函数，将输入特征映射到高维空间中。

二、RBF神经网络在股价预测中的应用1. 特征提取：RBF神经网络能够从历史股票交易数据中提取出重要的特征。

通过输入市场中的相关指标，如股票价格、成交量、市盈率等，RBF神经网络可以自动分析并提取出与股价波动有关的特征。

这有助于投资者更好地理解市场动态，从而做出更明智的决策。

2. 股价预测：RBF神经网络可以通过学习历史股票交易数据，建立起股价与其他相关因素之间的非线性关系模型。

通过该模型，可以对未来一段时间内的股票价格走势进行预测。

RBF神经网络能够有效地捕捉到市场中的潜在规律和模式变化，从而提高股价预测的准确性。

3. 风险评估：RBF神经网络还可以用于股票交易风险的评估。

通过对历史数据的分析和建模，RBF神经网络可以帮助投资者评估股票投资的风险水平。

这对于投资者进行风险管理和资产配置具有重要意义，可有效降低投资风险，并提高投资回报。

4. 交易决策支持：RBF神经网络可以为投资者提供交易决策的支持和参考。

通过对历史交易数据的学习，RBF神经网络可以对不同交易策略的有效性进行评估，并提供相应的建议。

这有助于投资者制定更合理和高效的投资策略，从而优化投资组合的收益。