貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡在股票預測中的應用
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-3lnC(r)與lnr的關系
圖2-3lnC(r)與lnr的關系Figure2-3TherelationshipbetweenlnC(r)andlnrm向右遞增,從圖像上看當m大于8時,曲線基本上趨于穩(wěn)定,選取算斜率可得到上證綜指時間序列的關聯(lián)維數(shù)D=2.67....
圖2-6網(wǎng)絡結構示意圖
網(wǎng)絡權值和閾值的均方和,在h∈[3,6]時,其值逐漸減小說明其權值和閾值沒有得到充分優(yōu)化,還有降低的余地;而當h≥7時,其值不再隨著隱層節(jié)點數(shù)的增加而明顯增加,說明網(wǎng)絡的權值和閾值已經(jīng)得到充分的優(yōu)化,繼續(xù)增加隱層節(jié)點數(shù)并不能有效的降低SSW。3)隨著隱層節(jié)點數(shù)的增加γ....
圖3-1貝葉斯網(wǎng)絡結構示意圖
圖3-1貝葉斯網(wǎng)絡結構示意圖Figure3-1BayesianNetworkstructure3.3.1樣本的選擇在樣本的選取上,為了避開短線資金的控盤,選取最具代表性的上證指數(shù)作為預測樣本,因為上證指數(shù)是各種因素的綜合,短線資金很難對其有較大的影響,從總體上來說上....
圖3-4并聯(lián)結構的網(wǎng)絡模型示意圖
3.4并聯(lián)結構神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型3.4.1網(wǎng)絡結構模型在目前的股市預測模型上,對于輸入數(shù)據(jù)的選擇一般地分為兩種數(shù)據(jù)類型,第一種數(shù)據(jù)類型是股票的原始數(shù)據(jù),即股票本身的交易數(shù)據(jù);第二種數(shù)據(jù)類型是技術指標值(即是第二章我們所介紹的技術指標)。雖然有的研究采集的數(shù)據(jù)也包含這兩種數(shù)據(jù)類型....
本文編號:3997620
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