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灰色神经网络在股票价格预测中的应用
被引:16
作者:
郑斯日古楞
机构:
[1] 北京工业职业技术学院信息工程系
来源:
关键词:
神经网络;
灰色模型;
股票价格;
预测;
D O I:
暂无
中图分类号:
F224 [经济数学方法];
F832.51 [];
学科分类号:
0701 ;
070104 ;
1201 ;
020204 ;
摘要:
研究股票价格预测问题,股票价格具非线性和不确定性变化规律。传统单一模型只能反映股票价格部分信息,预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,在分析股票价格变化特征基础上,提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。首先采用GM(1,1)模型对股票价格进行预测,捕捉其线性、灰色变化规律,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行建模预测,捕捉其非线性和不确定性变化规律,最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。将灰色神经网络用于浦发银行(60000)股票收盘价为例预测,结果表明,相于传统预测模型,灰色神经网络提高了股票价格预测精度,更能全面挖掘股票价格变化规律,在股票价格预测中具有广泛的应用前景。
引用
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