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基于神經網絡的股票價格走勢預測及其matlab實現——論文(編輯修改稿)

2024-07-24 21:29 本頁面
 

【文章內容簡介】 價為外盤。14.內盤:成交價在買入價為內盤。內盤+外盤=總手數 15.莊家:指參與股市操作的證券、保險、金融等資金雄厚的機構,它們構成股市的主力,莊家的操作意圖對股市的趨勢起著決定性的作用,是散戶跟蹤的目標。16.市盈率:指某種股票每股市價與每股盈利的比率。市盈率=普通股每股市場價格247。普通股每年每股盈利17.市凈率:指股票市場價格與賬面價格的比值。市凈率=股票價格247。每股凈值18.資產收益率:指企業(yè)凈利潤與平均資產總額的百分比。資產收益率=(凈利潤247。平均資產總額)*100%。19.綜合指數:是大盤分析的代表變量,在我國國內分為上證綜合指數和深證綜合指數。(MACD)指數平滑異同移動平均線(MACD)是以快速移動平均線(短期線)與慢速移動平均線(長期線)相對距離的變化提示買賣時機的指標。它首先以指數平滑計算法計算出快速移動平均線和慢速移動平均線,再以快速線數值減慢速線數值即得到快慢線相對距離的差離值,為使趨勢信號更明顯并且不受股價過分波動的影響,對差離值也進行平滑計算,得到差離值的平均值,把差離值和差離平均值畫在以時間為橫軸,以 MACD 為縱軸的坐標上,通過觀察差離值和差離平均值的方向、絕對位置和相對位置關系,把它們的同向、異向和交叉現象作為買賣信號的提示,為使買賣信號更直觀,還可以從差離值減差離平均值之差向時間軸引垂直線,得到 MACD 柱狀線。指數平滑異同移動平均線是利用了快速移動平均線和慢速移動平均線,在一段上漲或下跌行情中兩線之間的差距拉大,而在漲勢或跌勢趨緩時兩線又相互接近或交叉的特征,通過雙重平滑運算后,用以研究和判別買賣時機的方法。(WMS)威廉指標最早起源于期貨市場,由 Larry Williams 于 1973 年首創(chuàng)。該指標通過分析一段時間內股價高低價位和收盤價之間的關系,來量度股市的超買超賣狀態(tài),依此作為短期投資信號的一種技術指標。目前它已經成為中國股市中被廣泛使用的指標之一。WMS 的操作法則從兩方面考慮:一是 WMS 的數值,二是 WMS 曲線的形狀。第一,從 WMS 的取值方面考慮:①當 WMS 高于 80 時,處于超賣狀態(tài),行情即將見底,應當考慮買進;②當 WMS 低于 20 時,處于超買狀態(tài),行情即將見頂,應當考慮賣出。這里 80 和 20 只是一個經驗數字,并不是絕對的。同時,WMS 在使用過程中應該注意與其他技術指標相配合。在盤整過程中,WMS 的準確性較高;而在上升或下降趨勢當中,卻不能只以 WMS 超買超賣信號作為行情判斷的依據。第二,從 WMS 的曲線形狀考慮。①在 WMS 進入低數值區(qū)位后(此時為超買),一般要回頭。如果這時股價還繼續(xù)上升,就會產生背離,是賣出的信號。②在 WMS進人高數值區(qū)位后(此時為超賣),一般要反彈。如果這時股價還繼續(xù)下降,就會產生背離,是買進的信號。③WMS 連續(xù)幾次撞頂(底),局部形成雙重或多重頂(底),則是賣出(買進)的信號。這里需要說明的是,WMS 的頂部數值為 0,底部數值為 100。(KD)隨機指標 KD 是分析師喬治蘭德首先提出的技術分析理論。在股票、期貨等證券市場中有很好的實戰(zhàn)效果。從實踐看,KD 指標的核心原理是平衡的觀點,即股價的任何動蕩都將向平衡位置回歸。KD 指標把一定周期內最高股價和最低股價的中心點作為平衡位置,高于此位置過遠將向下回歸,低于此位置過遠將向上回歸。在分析中設置快速線 K 和慢速線 D 共同研判,另外還有考察 K、D 位置關系的 J 線。(RSI)RSI 指標(Relative Strength lndex)是與 KD 指標齊名的常用技術指標。RSI 以一特定時期內股價的變動情況推測價格未來的變動方向,并根據股價漲跌幅度顯示市場的強弱。相對強弱指標 RSI 是分析師(Wells. Wilder, Jr )于七十年代首先提出的技術分析理論。RSI 是Relative Strength Index 的縮寫。盡管其歷史不長,但由于該指標客觀實用的特點,目前已為廣大投資者接受,從而成為廣泛使用的普及性指標之一。技術分析原理之一是市場變化包含一切。相對強弱指標正是從這一點出發(fā),從市場價格變化觀察買賣雙方的力量變化,其中以價格上漲幅度代表買方力量,以價格下跌幅度代表賣方力量,以漲跌幅度的對比代表買賣雙方力量的對比,通過對比預測未來股價的運行方向,這種對比的比值就是 RSI 數值。(BIAS)乖離率是表示當前股價偏離移動平均線程度的指標。當日收盤價減移動平均線之差與移動平均線的比值,即乖離率。在股市上,主要用乖離率來決定投資者的買賣行為。6. 心理線指標(PSY)PSY(Psychological Line)是從投資者的買賣趨向心理方面,將一定時期內投資者看多或看空的心理事實轉化為數值,來研究和判斷股價未來走勢的技術指標。(OBV)OBV 的英文全稱是 On Balance Volume,即“平衡交易量”,人們更多地稱其為能量潮,它是 Granville 在 20 世紀 60 年代提出來的。該指標的理論基礎是市場價格的有效變動必須有成交量配合,量是價的先行指標。利用 OBV 可以驗證當前股價走勢的可靠性,并可以得到趨勢可能反轉的信號。比起單獨使用成交量來,OBV 看得更清楚。(ADL)ADL(Advance/Decline Line,騰落指數),中文名稱為騰落指數,即上升下降曲線的意思。ADL 是以股票每天上漲或下跌的家數作為觀察的對象,通過簡單算術加減來比較每日上漲股票和下跌股票家數的累積情況,形成升跌曲線,并與綜合指數相互對比,對大勢的未來進行預測。(ADR)ADR(Advance/Decline Ratio),中文名稱為漲跌比指標,即上升下降比。ADR 是根據股票的上漲家數和下跌家數的比值,推斷證券市場多空雙方力量的對比,進而判斷出證券市場的實際情況。(OBOS)OBOS(Over Bought OverSold,)中文名稱是超買超賣指標,也是運用上漲和下跌的股票家數的差距對大勢進行分析的技術指標。與 ADR 相比,其涵義更直觀,計算更簡便。OBOS 是用一段時間內上漲和下跌股票家數的差距來反映當前股市多空雙方力量的對比和強弱。(AR)股市中買賣雙方的氣勢主要反映在每日股指最高點、最低點及開市點三者之間的關系上。人氣買賣指標(AR)指標是利用一定周期內三者的差異及比值反映出股市強弱、買賣氣勢的指標。(BR)BR指標反映的是昨日股指收盤價與今日最高股指和最低股指之間的強弱走勢,從而反映股指意愿。在前面我們已經分析過,股票市場預測的常用變量和指標,而這些數據信息的本質反映的是股票市場上多方復雜博弈的體現,這就直接導致了股票市場上的數據本身具有一些特殊的性質。這些特殊的性質才導致股票價格預測的難度,可這也正是學者們研究的動力。 雖然在前面我們對股市預測的基本假設中已經表明,股票市場上歷史總是會重演,因此我們可以用過去已有的數據黑箱預測未來股價波動,但實際上股票市場上經常會有一些突發(fā)事件,它們并不會使股票價格的結構(趨勢、周期等)發(fā)生質的改變,僅僅會使股市數據發(fā)生暫時的偏離,但很快又會恢復到原來的趨勢及周期上去。例如:一國突發(fā)性的產生大規(guī)模的食品安全問題、發(fā)生強烈地震等自然災害、機構大戶的黑幕操作、局部武裝沖突等等。為了消除這些突然出現的噪聲奇異點,在線性的條件下,一般可以通過設計各種濾波器將噪音濾除,但在非線性條件下卻不能輕易處理,因為它們可能預示著股市基本結構將要發(fā)生變化的趨勢,故而股票數據的這種特性要求處理股市數據的預測系統(tǒng)具有良好的魯棒性。股票價格自身以及影響其波動的因素多種多樣,這些變量之間往往呈現出非線性特性,并且這些非線性之間的數據關系一般都很復雜多元化,因此要求股市預測模型應具有強大的處理非線性問題的能力。雖然已經發(fā)展起來的非線性數學、耗散結構理論等為描述非線性動力學系統(tǒng)提供了一些可用的工具,但實際應用于股票市場上實證分析仍有不少亟需解決的問題。股票市場無論怎么復雜多方博弈,其實際操作者都是投資者這些人的因素,而這些不同的投資者投資行為各有不同。不同的投資者所思考的投資方式不同,達到的目的不同,所獲得的股市已有的信息也不同,所關心的具體個股或是大盤走勢側重點不同,這都導致了股票交易具有極大的主觀性。投資者的主觀性,使得股票預測誤差相當大,并且隨著時間的累加誤差逐漸放大。與其他物理動力學系統(tǒng)不同,在股市預測系統(tǒng)中,對過去的樣本數據的最好匹配并不能保證是最好的未來預測,即建模數據的最小誤差準則并不是提高預測精度的最好準則,一種預測方法過去和現在的表現不能說明其未來的預測結果。由于我國股市建立時間短,投資者的投資心態(tài)還不十分成熟,市場經濟體制還不完備,股市上還存在很多國有巨頭操盤,并帶有很多計劃經濟體制的特征,因此我國股市對于國家的政策性導向非常敏感。故而我國上證和深證中經常出現所謂的暴漲暴跌,因此很難用一個穩(wěn)定的模型來對這種股市的變動做出準確的預測。三. 神經網絡的基本原理介紹人工神經網絡(Artificial Neural Networks,ANN),是人工智能的一種核心方法,是人類中樞(大腦)神經系統(tǒng)的簡化模型,是由大量簡單的并行分布的計算單元(神經元,neurons)互相連接而成的自適應非線性系統(tǒng)。 神經網絡作為一種對人腦的最簡單的抽象和模擬,是探索人類智能奧秘的有力工具,近年來它已經發(fā)展成為一門設計生物、電子、計算機、數學、物理等多學科相互交叉的前沿性課題,其具有廣泛的應用前景。 神經網絡的研究始于20世紀40年代。半個多世紀以來,它經歷了一條由興起到衰退、又由衰退到興盛的曲折的發(fā)展過程,這一過程大致可分為以下的四個階段。:1940’s初,導致了人工智能的研究。早在1943年,“興奮”與“抑制”兩種狀態(tài)的神經元模型和Hebb提出的神經元連接強度的學習規(guī)則,開始了神經科學理論的研究。1957年,(Perceptron)模型,這是第一個真正的人工神經網絡。1962年,(Adaline)網絡,其具有自適應學習功能,在信號處理、模式識別等方面受到普遍重視和應用。:1960’s末,這個時期對神經網絡的研究進展不大。20世紀60年代到70年代,神經網絡系統(tǒng)理論的發(fā)展處于一個低潮時期,造成這種情況的原因是發(fā)展過程中遇到了本質的困難,即電子線路交叉極限的困難。在當時計算機技術還不夠發(fā)達的狀況之下,神經網絡的應用沒有展開,而人工智能和專家系統(tǒng)還處于發(fā)展的高潮期,因此很多學者放棄了對神經網絡的研究。:1980’s 中,這個階段導致的對神經網絡的研究熱潮,致使幾乎將其應用于所有工程領域。 1982年和1984年,這是一個非線性動力系統(tǒng)的理論模型,它引起了各國學者的關注,并力圖將這一數學模型進行電子學或光學的硬件實現。這就形成了人工神經網絡的隊伍。(Parallel Distributed Processing)網絡思想。其中的誤差反饋傳播算法,即BP算法,已成為至今影響最大、最為廣泛的一種網絡學習算法。:2000以后。 20世紀90年代以來神經網絡理論變得更加外向,注視著自身與科學技術之間的相互作用,不斷產生了具有重要意義的概念和方法,并形成了良好的工具。21世紀初,在這十幾年學者們的努力下,神經網絡理論的主要前沿領域包括:對智能和機器關系問題的認識進一步增長;神經計算和進化計算取得重大進展;神經網絡結構和神經元芯片作用不斷擴大。 神經網絡基本原理生物神經元是一個小細胞,具有如下功能:(輸入功能);,并傳給其它神經元(輸出功能)。而人腦包含:個神經元,這其中:生物神經元主要有三個組成部分:細胞體、軸突、樹突。(如下圖所示)突觸(連接強度)樹突:Input(接收信息)細胞體軸突:Output(傳輸信息) 圖1生物神經元簡圖說明:樹突(接收信息):接收來自其它神經元的電信號,并傳給細胞體。細胞體(信息處理器)對輸入信號: (數學描述)軸突(傳輸信息):把細胞體的
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