【摘 要】
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随着金融市场的发展,股票市场逐步成为人们经济生活的重要组成部分。股票投资因为其高风险,高收益的特性而广受关注,因此股票市场的分析和预测具有极其重要的理论意义和应用
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随着金融市场的发展,股票市场逐步成为人们经济生活的重要组成部分。股票投资因为其高风险,高收益的特性而广受关注,因此股票市场的分析和预测具有极其重要的理论意义和应用价值。股票市场具有高度非线性的特点,传统的预测工具已经不能满足股票预测的要求。本文在深入分析股票预测方法的基础上,提出了利用BP神经网络进行建模的方法。由于基本BP算法在权值调整过程中存在收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺点,本文采用遗传算法优化的BP神经网络,在数据挖掘理论的指导下,实现对股票的预测和数据挖掘。论文利用GABP模型对上证指数和个股进行预测,实证结果表明,BP神经网络用于股票预测是可行的,而GA-BP算法更提高了预测精度。
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