【摘 要】
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近年来,世界经济面对巨大的不确定性,特朗普政府发动的在全世界范围的贸易战还没结束,又爆发了席卷全球的新冠疫情。证券市场作为经济发展的“晴雨表”也受到巨大的影响,无论是其监管者还是交易者都迫切需要科学的方法预测市场走势以作为管理决策参考依据。在这个背景下,综合评估了几个重要证券市场后,本文选择了合理性和投资价值均较好的恒生指数进行预测研究及分析。随着人工智能时代的到来和量化投资的兴起,本文尝试使用神
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近年来,世界经济面对巨大的不确定性,特朗普政府发动的在全世界范围的贸易战还没结束,又爆发了席卷全球的新冠疫情。证券市场作为经济发展的“晴雨表”也受到巨大的影响,无论是其监管者还是交易者都迫切需要科学的方法预测市场走势以作为管理决策参考依据。在这个背景下,综合评估了几个重要证券市场后,本文选择了合理性和投资价值均较好的恒生指数进行预测研究及分析。随着人工智能时代的到来和量化投资的兴起,本文尝试使用神经网络模型预测恒生指数。要预测恒生指数,首先要证明香港证券市场具备可预测性。通过介绍学术界经典的有效市场理论和分形市场理论,并将恒生指数进行对应的统计假设检验,证明了恒生指数具备分形市场特征,可以使用技术分析方法进行建模预测。接着着手为建模引入神经网络模型基本原理,在充分论述BP、RNN和LSTM几种经典神经网络模型基础上,给出数学推导和优缺点分析,并在统计软件中进行建模实现,以对比实验的方法,对比了三种模型对恒生指数的预测结果,选取了预测精度最好的BP模型作为最终预测结果。最后,通过将预测的结果应用于证券市场管理,本文分别从监管者和投资者视角给出了解决不确定性的管理决策思路。通过将神经网络模型建立监控体系应用于日常监管和投资决策,当监控到模型预测值与实际值出现较大偏差或密集波动时,及时采取管理措施或仓位控制,能够减少外部不确定性影响,有效降低证券市场风险。
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