神经网络在股市预测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·股票的起源 | 第9-10页 |
| ·国内外股市的发展现状 | 第10-11页 |
| ·本文内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 股市风险管理的手段和方法及投资者心理 | 第13-24页 |
| ·股市风险的成因 | 第13-15页 |
| ·外部客观因素 | 第13-14页 |
| ·投资者自身主观因素 | 第14-15页 |
| ·股市风险的种类 | 第15-18页 |
| ·系统风险 | 第15-17页 |
| ·非系统风险 | 第17-18页 |
| ·股市风险的衡量 | 第18-21页 |
| ·系统风险的度量 | 第18-19页 |
| ·非系统风险的度量 | 第19页 |
| ·股市风险的防范技巧 | 第19-21页 |
| ·投资者心理 | 第21-24页 |
| 第三章 股市预测 | 第24-31页 |
| ·股市预测的发展概况 | 第24-26页 |
| ·股市预测面临的主要难题 | 第26-27页 |
| ·股市预测的常用方法及其比较 | 第27-31页 |
| ·证券投资分析方法 | 第27-28页 |
| ·模型预测法 | 第28-29页 |
| ·时间序列分析法 | 第29页 |
| ·其他预测方法 | 第29页 |
| ·神经网络预测方法 | 第29页 |
| ·神经网络预测方法与传统预测方法的比较 | 第29-31页 |
| 第四章 BP和SOM神经网络介绍 | 第31-43页 |
| ·神经元 | 第31-35页 |
| ·BP神经网络 | 第35-41页 |
| ·BP神经网络模型与结构 | 第35-36页 |
| ·BP学习算法 | 第36-38页 |
| ·误差反向传播的流程图 | 第38-39页 |
| ·改进的BP网络学习算法 | 第39-41页 |
| ·SOM神经网络及算法介绍 | 第41-43页 |
| 第五章 基于BP和SOM网络的股市预测 | 第43-62页 |
| ·用BP神经网络进行股市预测的原理 | 第43-44页 |
| ·基于BP的股市预测模型的建立 | 第44-49页 |
| ·网络拓扑结构的设计 | 第44-45页 |
| ·激活函数的选取 | 第45页 |
| ·样本数据的选取 | 第45-46页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第46-47页 |
| ·初始参数的选择 | 第47-48页 |
| ·网络训练的目标函数 | 第48-49页 |
| ·BP和SOM网络的MATLAB实现 | 第49-50页 |
| ·基于BP和SOM网络仿真与预测 | 第50-62页 |
| ·选区原始数据 | 第50-51页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第51-58页 |
| ·BP和SOM网络实验心得和结果 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结束语 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
