基于细菌觅食算法的股票预测研究

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股票投资是现代经济活动的一个主要方面,股票市场在资本融通、资源的有效配置、金融资产的价格发现以及社会财富的再分配中发挥着重要作用。由于股票市场受多种因素的影响,股票价格表现出明显的非线性、不确定的特点,股票的暴涨暴跌使得金融市场极大动荡,直接影响了金融市场的稳定和发展,也对投资者的收益产生重要影响。如何找到一种方法来较准确地预测股票,并对股票市场进行合理的控制和健康的引导,这对我国未来国民经济的发展和投资者的利益有重要的参考价值。神经网络具有很强的非线性逼近和自组织、自学习能力,被广泛的应用于股票预测。但是单一的神经网络模型的训练速度慢,易陷于局部最优。本文基于BP神经网络,引入细菌觅食算法(BFO)来优化网络,选取能使网络性能达到最优的模型参数。针对BFO训练速度慢,全局寻优效率低的特点,又将PSO算法中的群体学习思想加入到BFO算法中优化网络,提出了一个新模型PSO-BFO-BP。为了验证模型的预测效果,采用具有相同结构的BP神经网络模型、BFO-BP模型和PSO-BFO-BP模型,并应用到股票价格预测中,选用中国移动、中国联通、中国电信三只股票2011年1月3日到2015年11月30日,共1209天的数据作为训练样本,2015年12月1日到2015年12月31日的数据作为测试样本,运用MATLAB软件进行仿真实验。实证结果表明:和单一的BP神经网络模型相比,BFO-BP模型和PSO-BFO-BP模型大大提高了股票价格的预测精度,PSO-BFO-BP模型在提高预测精度的同时也加快了训练速度。
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