基于人工神经网络的股票选择系统
基于人工神经网络的股票预测系统设计
基于人工神经网络的股票预测系统设计近年来，人工智能领域得到了广泛的关注和发展，其中，人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）应用的领域也越来越广泛。
在金融领域，特别是股票市场中，人工神经网络的应用越来越受到关注，因为股票市场复杂、难以预测，而人工神经网络可以通过学习模式来进行预测，从而帮助股民更好地决策，提升投资回报。
因此，本文将探讨一种基于人工神经网络的股票预测系统设计。
一、数据收集与处理在构建股票预测系统之前，我们需要先数据的收集和处理。
对于股票市场来说，股票价格的波动与多种因素有关，例如政治、经济、公司业绩等，因此，我们需要对多个因素进行数据采集和分析，从而建立一个包含多个变量的模型。
常用的数据来源包括雅虎财经、CSI数据等。
对于数据处理，我们需要对数据分布进行分析，包括平均值、方差、偏度、峰度等多个指标。
可以使用MATLAB等工具来进行数据处理，并将数据进行标准化，使得每个指标的值在一定范围内波动，方便后续的预测模型设计。
二、神经网络建模在数据收集与处理之后，我们需要进行神经网络的建模。
在这个过程中，我们需要确定神经网络的结构、学习算法等。
首先是神经网络的结构。
在股票市场预测中，常用的神经网络结构有多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）和回归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
其中，MLP适用于相对静态的数据模型，而RNN则适用于时间序列的预测模型。
其次是学习算法的选择。
常用的学习算法包括误差反向传播（Back Propagation, BP）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、自适应学习率（Adaptive Learning Rate, ALR）等。
在选择学习算法时，需要根据数据规模、收敛速度等方面进行权衡，寻找最合适的算法。
三、训练与测试在完成神经网络的建模后，我们需要对其进行训练和测试。
基于人工智能的股票预测与交易系统开发
基于人工智能的股票预测与交易系统开发随着科技的迅猛发展，人工智能在各个领域都得到了广泛的应用。
在金融领域，人工智能的运用尤为重要，特别是在股票预测与交易系统的开发方面。
基于人工智能的股票预测与交易系统能够利用大数据和智能算法，提供更准确的股票预测和交易决策，帮助投资者实现更好的投资回报。
人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维过程和决策方式，可以解决各种复杂的问题。
在股票预测与交易系统开发中，人工智能可以通过数据挖掘和机器学习算法，从历史股票数据中发现规律和趋势，进而预测未来的股票走势。
首先，在系统开发之前，需要收集和整理大量的股票历史数据。
这些数据包括股票价格、成交量、市盈率等相关指标。
通过数据挖掘和清洗，可以去除噪声和异常值，使得数据的质量更好、更可靠。
接下来，利用机器学习算法对历史股票数据进行训练和预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
这些算法能够从数据中学习到规律和模式，并用于预测未来的股票走势。
通过反复试验和优化算法参数，可以得到更准确的预测结果。
除了使用传统的机器学习算法，还可以使用深度学习算法进行股票预测。
深度学习是一种模拟神经网络的算法，通过多层次的神经元结构来提取数据中的特征。
与传统的机器学习算法相比，深度学习算法能够更好地学习到复杂的非线性关系，从而提高预测的准确性。
在系统开发的过程中，还可以考虑引入自然语言处理技术。
通过分析新闻、公告和社交媒体等文本数据，可以获取与股票相关的情感信息和市场热点。
这些信息可以用于调整模型的权重和预测结果，从而提高系统的效果。
除了股票的预测功能，基于人工智能的股票交易系统还应具备强大的交易决策功能。
通过与交易所和券商的接口对接，可以实现实时的交易操作。
在交易决策方面，可以采用强化学习算法。
强化学习是一种通过试错学习的算法，根据不同的行动获得的奖励来调整策略。
通过不断地试验和优化，可以使系统学习到更优的交易策略。
基于神经网络的股票市场预测研究
基于神经网络的股票市场预测研究一、引言随着互联网和计算机技术的不断发展，股票市场成为了重要的投资手段之一。
股票市场的波动性大，不确定因素多，因此对股票市场的预测一直是投资者们关注的焦点。
传统的股票预测方法主要基于市场、政治、经济等因素的分析和预测，但这种方法不仅需要大量统计和经验研究，而且存在非常大的误差。
近年来，随着神经网络技术的发展和应用，基于神经网络的股票市场预测研究逐渐成为热门的研究领域，在投资领域应用也越来越广泛。
本文将从神经网络的基本原理、方法、应用和发展等多个方面，综述基于神经网络的股票市场预测研究现状和趋势。
二、神经网络技术原理神经网络技术是一种模拟人类神经系统来解决问题的群体智能技术，其训练模型的过程很类似于人类的学习方式。
神经网络技术由多个神经元相互连接而成，每个神经元有多个输入和一个输出，通过变换输入单元的信号输出一个新的信号，这个信号再作为另一个神经元的输入。
神经元之间的相互连接具有不同的权值，通过不断调整这些权重来优化神经网络的预测效果。
神经网络技术已经成功应用于语音识别、图像识别等领域，并取得了很好的效果，因此被广泛应用于股票市场预测研究。
三、基于神经网络的股票市场预测方法1、BP神经网络预测方法BP（Back Propagation）神经网络模型是目前最为广泛应用的一种神经网络模型。
BP神经网络通过训练将历史股票价格数据输入神经网络模型，不断调整神经元之间的连接权值来达到预测股票价格的目的。
在模型训练的过程中，常常采用梯度下降算法来进行权值更新，通过调整神经网络的参数来逐渐提高模型的预测能力。
2、RBF神经网络预测方法RBF（Radial Basis Function）神经网络模型是一种比较新的神经网络模型，不同于BP神经网络需要多次迭代训练，RBF神经网络只需要一次训练就可以达到较好的预测效果。
RBF神经网络模型采用径向基函数，即根据样本点之间距离的大小来调整神经元之间的权重。
神经网络在股票预测中的应用
神经网络在股票预测中的应用一、背景股票市场是一个高度复杂和变化不定的领域，这使得股票预测一直是投资者所关注的焦点。
在过去的几十年中，股票预测一直是金融领域内的焦点问题之一，许多金融分析师和投资者都致力于开发各种各样的股票预测模型。
然而，由于市场变化和不确定性的影响，传统的股票预测方法往往难以取得较好的预测效果。
二、神经网络神经网络是一种类似于人类神经系统的计算模型，它可以通过学习和不断调整参数来提高自身的预测能力，并实现各种各样的应用。
在股票预测领域中，神经网络被广泛应用，并取得了较好的预测效果。
三、神经网络在股票预测中的应用1.基于神经网络的技术分析技术分析是股票预测中的一种重要分析方法，它基于历史价格数据来预测股票未来的价格走势。
神经网络在技术分析中的应用可以分为两类：一类是利用神经网络来模拟技术分析中的各种指标，如移动平均线和布林带等；另一类是直接利用神经网络来预测价格走势。
相比传统的技术分析，基于神经网络的技术分析具有更高的准确性和稳定性。
2.基于神经网络的基本面分析基本面分析是股票预测中的另一种重要分析方法，它基于公司基本面指标来分析股票的投资价值。
基于神经网络的基本面分析利用神经网络来模拟公司的基本面指标，如财务数据和市场需求等，并通过学习和调整参数来评估股票的投资价值。
与传统基本面分析相比，基于神经网络的基本面分析具有更高的准确性和可靠性。
3.基于神经网络的市场情绪分析除了技术分析和基本面分析之外，神经网络还可以用于分析市场情绪。
市场情绪分析可以帮助投资者更好地理解市场参与者的情绪状态，并从中获取更多的投资信息。
基于神经网络的市场情绪分析利用神经网络来模拟市场参与者的情绪状态，并通过学习和调整参数来预测市场的未来走势。
四、总结与展望目前，神经网络在股票预测中的应用越来越广泛，其准确性和稳定性也随着技术的不断进步而不断提高。
未来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络在股票预测领域中的应用也将得到更广泛的应用和发展。
基于神经网络的股票趋势分析研究
基于神经网络的股票趋势分析研究近年来，随着人工智能技术的发展，基于神经网络的股票趋势分析已成为一种趋势。
这种方法相比传统的技术分析和基本面分析，可以更准确地预测股票趋势。
本文将探讨基于神经网络的股票趋势分析的原理、方法和应用。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟大脑结构和功能的信息处理方法，它由多个神经元构成，每个神经元接受输入信号并进行处理，最终输出结果。
神经网络可以通过学习和调整权重来识别模式和分类。
二、基于神经网络的股票趋势分析原理基于神经网络的股票趋势分析主要包括对历史股价、成交量等数据进行分析和处理，并通过训练神经网络来预测未来股票趋势。
神经网络模型可以通过三个层次来实现：输入层、隐含层和输出层。
输入层包括历史股价、成交量等数据，隐含层通过学习和调整权重来处理输入数据，输出层则给出预测的股票趋势。
三、基于神经网络的股票趋势分析方法1. 数据预处理基于神经网络的股票趋势分析需要进行数据预处理。
这包括数据的清洗、归一化、标准化和特征提取等。
通过对数据进行处理，可以使得神经网络模型更加稳定和准确。
2. 模型训练基于神经网络的股票趋势分析需要进行模型训练。
这包括确定神经网络的结构和相关参数，并通过样本数据进行训练。
通过样本数据的学习和调整权重，可以使得神经网络模型更加准确。
3. 预测分析基于神经网络的股票趋势分析需要进行预测分析。
这包括对未来股票趋势进行预测和分析。
通过神经网络模型的预测和分析，可以为投资者提供决策支持和风险控制。
四、基于神经网络的股票趋势分析应用基于神经网络的股票趋势分析已经被广泛应用于股票市场。
它可以用来预测股票价格、交易量和波动等。
通过神经网络模型的预测和分析，可以为投资者提供决策支持和风险控制。
同时，基于神经网络的股票趋势分析还可以用来发现股票交易的规律和趋势，为交易策略的制定提供参考。
总之，基于神经网络的股票趋势分析是一种非常有前途的方法。
它可以高效地分析和预测股票市场的趋势，为投资者提供决策支持和风险控制。
基于BP神经网络的股票趋势预测研究
基于BP神经网络的股票趋势预测研究股票市场对于很多人来说，都是一个神秘而又令人敬畏的存在。
而要在股票市场中获得收益，除了对经济、金融等方面有足够的了解外，还需要了解股票的走势以及对其进行预测。
而在这个过程中，BP神经网络被广泛应用于股票趋势预测研究中。
BP神经网络可以解决的问题BP神经网络是一种广泛运用于各种应用中的人工神经网络，其中BP代表的是反向传播。
在进行股票趋势预测时，BP神经网络主要可以解决以下问题：第一，BP神经网络可以通过学习历史数据，自动地建立股票的预测模型。
因为股票市场的变化非常复杂，但是通过历史数据进行分析，就可以找到某种规律性，从而建立预测模型。
第二，BP神经网络可以处理大量非线性数据。
股票市场中的变化是非线性的，无法通过简单的线性模型进行预测。
而BP神经网络可以自动将非线性关系进行学习和处理，从而实现更好的预测效果。
第三，BP神经网络还可以进行多因素分析，将多个因素进行综合，从而建立更加精准的预测模型。
股票市场的变化不仅仅受到一个因素的影响，而是受到多个因素的影响。
在使用BP神经网络进行预测时，可以将多个因素进行综合分析，并得出更加合理的预测结果。
如何使用BP神经网络进行股票趋势预测在使用BP神经网络进行股票趋势预测时，需要进行以下步骤：第一，准备数据。
需要收集大量的历史数据，包括股票的交易量、收盘价、成交量等。
这些数据需要进行预处理和特征提取，以便用于BP神经网络的学习。
第二，构建神经网络。
需要根据实际情况和需要，构建合适的BP神经网络模型。
模型的深度、层数、激活函数等都需要进行合理的选择。
第三，进行训练。
使用历史数据对BP神经网络进行训练，并进行不断的优化和调整。
在训练过程中，需要设置好学习率、迭代次数等参数，并对网络的权重和偏置等进行调整。
第四，进行预测。
训练好的BP神经网络可以用于预测未来的股票趋势。
在进行预测时，需要对输入数据进行编码，并进行前向传播，从而得到预测结果。
基于神经网络的股票交易策略研究与优化
基于神经网络的股票交易策略研究与优化股票交易一直是投资者关注的焦点，利用科技手段来辅助股票交易已成为投资者的一种选择。
神经网络作为人工智能领域的一种重要技术，被广泛地应用于股票交易策略的研究与优化中。
本文将探讨基于神经网络的股票交易策略，并提出一些优化方法。
首先，基于神经网络的股票交易策略是基于大量历史数据和技术指标进行分析和预测的。
神经网络可以通过学习历史数据中的模式和规律性，进行趋势预测和价格预测。
通过训练一个神经网络模型，可以对未来的股票价格进行预测，并据此制定交易策略。
其中，一个常见的基于神经网络的股票交易策略是趋势跟随策略。
通过监测股票价格的趋势，如果发现股票价格呈现明显的上升或下降趋势，就可以采取相应的买入或卖出动作。
神经网络可以通过学习历史数据中的趋势模式，判断当前股票价格的走势，从而提供有效的交易决策。
除了趋势跟随策略，还可以利用神经网络来进行技术指标预测，并结合其他分析方法来制定交易策略。
技术指标是投资者用来研究股票价格变动的工具，包括移动平均线、相对强弱指标、MACD等。
神经网络可以学习这些技术指标之间的关系和影响，从而提供更准确的价格预测和交易建议。
然而，仅仅使用神经网络进行股票交易策略可能不够稳定和可靠。
为了优化股票交易策略，需要结合其他的方法和技巧。
首先，可以利用交易系统的设计来规避风险和控制损失。
例如，设置止损位和止盈位，限制每笔交易金额等，以控制风险并保护资金。
其次，可以通过组合多个神经网络模型，形成一个更强大的集成模型，提高预测的准确性和稳定性。
还可以引入其他的技术指标、市场情绪指标等因素，进一步完善交易策略。
此外，选择合适的数据源和数据预处理方法也十分重要。
股票交易中使用的数据包括股票价格、交易量、市场指数等。
为了提高神经网络模型的效果，需要选择高质量的数据源，并进行有效的数据预处理和特征工程。
常见的数据预处理技术包括归一化、平滑处理、缺失值处理等。
最后，对股票交易策略进行实盘测试和优化也是必要的。
基于人工智能技术的股票预测分析
基于人工智能技术的股票预测分析人工智能（AI）技术的快速发展，为股票市场的预测和分析带来了新的机遇。
通过利用AI的强大计算能力和大数据分析能力，可以提高股票市场的预测准确性，并帮助投资者做出更明智的决策。
本文将介绍基于人工智能技术的股票预测分析的原理和应用。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习。
机器学习是通过对大量历史数据进行训练和学习，以便从中发现规律和趋势。
深度学习是机器学习的一种更高级的形式，通过模拟人脑神经元的工作原理，构建多层神经网络来实现更复杂的模式识别和决策。
利用这些技术，可以对股票市场的历史数据进行分析，从中提取出有用的特征和模式，进而进行预测和分析。
在股票预测分析中，人工智能技术可以应用于多个方面。
首先，通过对历史股票价格和交易量等数据的学习，可以建立模型来预测未来的股票走势。
这些模型可以根据不同的算法和特征选择方法进行构建，例如支持向量机、随机森林和神经网络等。
通过对这些模型进行训练和优化，可以得到更准确的股票价格预测结果。
其次，人工智能技术还可以应用于股票市场的情感分析。
通过对媒体报道、社交媒体评论和财务报告等大量信息的分析，可以了解投资者的情绪和市场的情感状态。
基于情感分析的结果，可以判断市场的热度、预测市场的波动和风险，并帮助投资者做出适当的投资决策。
除了以上应用之外，人工智能技术还可以帮助投资者进行股票组合优化。
通过对不同股票的历史数据进行分析和学习，可以建立投资组合模型，并根据投资者的风险偏好和收益目标，优化投资组合的权重分配。
这样可以帮助投资者实现更好的风险收益平衡，提高投资组合的效果。
然而，基于人工智能技术的股票预测分析也存在一些挑战和限制。
首先，股票市场受到多种因素的影响，包括经济、政治、技术和舆论等。
这些因素的变化非常复杂和不确定，可能会导致预测结果的不准确性。
其次，人工智能技术对于大规模数据的处理和计算能力要求较高，而且需要大量的计算资源和存储空间。
这对于一般投资者来说可能是一个挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
其 中 为股 票真 实价 值‘ 现 值） ， Ｄ ． ・ ． 为各 期股 利收 ＾ ． ＾ 为第 一期股 票 价ｌ 苦． Ｉ 为 投 资者 按照 风 险程 度 自 己确 定的贴 现 率 。 如 果预计 服 利将 以 某种 固 定水 平 增长 ． 邢 幺上式 可写 成 ，
一
模 糊 的或 不 完 善 的 ． 推 理 规 埘是 不 清晰 或 易变 的 ； 输 ∑ ＋ （ ｚ ） 出结果 是高 度 窖错 的 ， 因而 采用 一般 方法 求解 困难 报 大． 而Ａ Ｎ Ｎ 良好 的 自适应 与 窖错 性 ． 正好 解 了上 进 ２ １ － ２ ， 估 价模型 ． 难题 。 母腮 价ｌ 苦一 收益 比率 ‘ ， ／ ｅ ）估价就 是将普茹 股 的
、
＂
（ ＾＋ １ ）一 Ｊ （ ＿ ）＋ ～ ， ＋６ （ Ｊ （ ） 一 ＇ ｒ ｊ Ｊ （ ＿一 １ ） ）
＋ （ ． ｜ （ 一 １ ）一 Ｊ （ ＿一 ２） ） （ ８ ）
ｒ＝ （ ； ）土 （ ）
（ ８ ）
式 中， ｎ为 学习率 且 ∈ （ Ｏ 。 １ ） ， ｂ ， ｃ 为 动量 因子 。
（ ７ ） 构 造。 ４ ． １ 数据的 预处理 其中 ｒ ， 为无 风 险收益率 。 数 据预 处理 就 是 将 输入 与 输 出 信 息转 化成 能 为 ２ ． ２ 股票基 本分析 Ａ Ｎ Ｎ所 识别的 输入输 出矢 量 ， 并尽 可能 地减 少输入 信 股 幂 基本 分析 是通 过设 立一 系 列指标 ． 然后监 察 号 的噪声 ， 以减 轻神经 网络 的 负担 。 这 些 指 标的 变 化米判 别 股 票 公 司及 其股 票未 米 的 前 ４ ． １ ． １ 原始 数据 选择趸 处理 景． 其 预测方 法包 括 ｔ 输入 信息 的原 始数 据栗 用坪 圳上 市 公 司 １ ９ ８ ９～
塞
＋ 业
㈤
者 所喜爱 ， 因为 它直 接针对 每 个投资 者最关 心的 每股 蔓 肓趋 势分 析和 比率分 折两 种 ， 本 文将 两者 在时 空上 综 合起 束 ， 使得 趋势 分析 中包 含 营比 率 。 比率分 析 中 盈利 。 包 含营莳铮 ， 缺一不可 。 ２ ． １ ． ５ 随 机估 值模型 任 何 一 个 投 资音 最关 心 的是 价格 变 化 的百 分 比 ５ ＡＮ Ｎ用于股票 投资 对象 选择的 基本 原理
ｔ
股 继带 职 娥贺
．
维普资讯
《预 测 》 Ｉ ９ ９ ５年 第 ｄ期
・预 测 方 法 研 完 ・
砰 基 于 人 工 神 经 网 络 的 股 票 选 择 系 统
Ｊ幽
１ 引言
董翅量
４ ３ ０ ０ ７ ２ ）
于
（ 武 汉 啦 利 力上 学
本文将 Ａ ＮＮ应用 于股 票投 资对 象选 择系 统 的 开 发， 意在 建立 更加 接近 于 人类 思维 摸式 的 动态股 票选 从 事 股 票投 资 的 投 资 音 都要 面 临 两 个 最 基 本的 择 摸型 。 通过 对给 定样 本模 式 的 学 习 ， 该 系统 自动 藏 问题 ， 一 种 是股 票 投 资对 象的 选 择 问题 ． 另一 种 是股 取 吾种股票 未 来一年 的可 能收益 与 描述 该 公司 、 该 公 票 投 资时 机的 选择 同题 。 本文 讨 论 第 一种 问题 ， 即 在 司所 属行 业 国 民经 济的 各种 经济 数据 与 船势 之 问 投资风险相当的情况下 ， 究 竞 选择 何 种股 票 进 行投 的关 系 ． 以完 成 人类 专家 难 以完 成的 综合 分类 与评 估 资． 使得 投 资该股 票 所获 收益 明 显大 干 投资 萁它股 票 问题 采 用帮 圳上 市 公 司实际 数据 对 这个 系境 的训 练 所获 收益 与 评 皤表明 ， 该 彖统其 育 明显 的 分类 选股 能 力 ． 因 而 股 票 投 资 对 象 选 择 是 一 项 复 杂 的 多 目标 决 策 活 在理 论上 和 实际 叶 ・ 具 有一 走 沂逍 动， 它 不仅 涉及 的 因 素 多． 指 标 体 系层 次 多， 不确 定性 ２ 股 票投 资对 象的选 择 ． 多， 而 且 许 ＃信 息 往 往 多是 描 述 性 的 （ 例如 政 治 局 股 票 投 资对 象的选择 问题 ｊ 步及 的范 围根 广 ， 它不 势、 经 济政 策 、 组织 管 理 等） ． 甚 至 是 模糊 的 和无 一 定 仅要 考虑 投 资者 资金 状况 、 各种 风 险的 大 小以及 服市 评 估标准 的 ， 譬如 ． 从 理 眨上讲 ， 每股 的价 格 一 收 益 比 波动的 鹅势 ． 还 必须 皖据 一 定的方 法 ， 数据 ． 考虑 各种 率 越 低 的股 票 越适 合 投 资 ． 因为 其价 格下 跌 可 能 日常， 对 各 种股 票 进 行练 台 分析 ， 才 能 作 出正 确 的投 性征 ， 风 险 低 固丽 我们 应该选 择 低的股 票 作为 资决策 。 一 般 说束 ． 分 析的方 法可 蚋分 为两 大 类 一 投资 对辇 但是 ． 在股 票 市场 上 ． 也只有 那些昔 垧 被投 类是 帔 票的 估值 ； 另一类是 股票 的基车 分析 。 资 音认为 逍得 投资的股 票 ． 股 价 才会上 升 ， 从而 ， ｅ 升 ２ ． １ 普遍 股票的 估价 高 相 反 ． 那些 披 投 资 音普 遍认 为 不 值得 投 资的 股 票 股 票的 估值 的 目的 是 力 图找 出 各种 股 票 的 内在 竹 倍 电就越 低 ． 从而 ｐ ｉ ｅ电越 ｆ Ｉ ￡ 。 可 见． 作 为股票 选 择 价值或 稚 真 实 价值 。 在 确 定 了 一 种股 票 的 内 在 价值 最 主要 指 标之一 的 ｐ ｉ ｅ ． 萁高 低 也无固 定评 估标准 到 后， 就 可能 将 就与 该 股 票现 行市 场 价 格进 行 比较 ． 如 目前 为止 ． 国外 已有 不少 应 用 于股 票投 资对 象选择 的 果 浚股票 的市 场 价格 远高 于萁 内在 价值 ． 则可 以认 为 专 家 系统 ， 但 大 多数 系统 的推 理规 刚是 固 定的 ． 不 能 该 股 票 价格过 高或 昔价值 被高 估了 ． 其 结论 就 是诙 种 有效地 处理 股 票 市场 的 动态性 与 复杂 性 。 一 且 市场 环 股 票 不值得投 资 。 境 发 生变化 ， 整 个系统 必 须避 行 重 新调 整 ， 而 每 一 次 ２ １ ． １ 股票 估值模型 调 整需 要重 新编写 程序 ． 因而花 时 多． 价格 昂贵 。 股 票 估 值理 论 认 为股 票 真 实 价 值 的计 算 就是 把 人工 神 经 网 路 ‘ Ａ ｒ Ｉ Ⅱ ｉ ｃ ｉ ａ Ｉ Ｎ ｅ ｌ ｌ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗｏ Ｔ ｋ ｓ 、简 弥 未 来的 现金 收＾ 贷 本 化 （ Ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ Ｌ ｉ ｚ ａ ６ ｏ ￣ ）或 聃 现 Ａ Ｎ Ｎ）是 ８ ０年代 后期 迅速 发展起 来的 一 门新兴 学 科 ， ｔ Ｄ ｉ 蜥ｎ ｎ ｔ ） ， 按公 式可表 连如下 它可 以模 拟 人脑的 藁些 智 能 行为 如知 慌 、 灵 感 和形象 ｎ ． ， ｌ … 思维 等 ． 具 有 自学 习 、 自组织 ， 自适 应能 力 ， 因 而特 别 百干 叶 ’ 芊 … 运 用于 处理 复 杂的 问题 或 开放 性 系统 ， 因为 在开 放 系 统 中． 内部规 俸不 甚 了解 ， 也不 能用 一 组规 划或方 程 进 行 描谜 ． 因而 一般 方 法 根 难 解 。 对 于股 票 投 资对 象选择 豸 ； 缱 的 设计 而言 ． 由于该 系统 要求 辅＾ 数据 是
股 票投资 对象选 择神经 网络 系统设计 式中。 （ ） 表示 ； 的 期望值 。 （ ）表 示 ；的均 方 整， 同 ４ 时 可代 表投 资 的风 险 程度 ． 另外还 可 以求 出投资 的 要 想设计 一 十成功 的金融 神 经 网络 系统 ａ 一般 需 收益 一 风 险 比率 （ ／ ） 要进 行 以下两 大步 骤 ； 数 据预 处理 和 神经 网络 模 型的
（ 或称收 益率 ） 而 非 价格水 平 ， 因而 正是 价 格变 化的百 ＡＮ Ｎ用 于股 票投 资对 雾 选 择的 基 本原 理 是 将投 分 比决定 营盈 和或 亏损 ． 如 果将 （ ｛ ）中的 用 现行 价 资选 择 的基本指 标的属性 值 作为 Ａ Ｎ Ｎ的输入 向量 ， 将 格 代 替， 再 将预 估的 、 和 （ ／ ｅ ） ． 代人 ． 那 么解出 的 代 表股票未 来一年 内的收 益值 怍为 Ａ Ｎ 的输 出 ； 然后 贴 现率 即为未 来的 收益率 ． 即ｔ 用足 够 的实际群本训 练这 个 Ａ ＮＮ。 使不 同的输 入 向量 得到 各 自对 应的不 同输 出值 ， 逮佯 ＡＮ Ｎ所最 终具 有的 那 组 投值 便 是 同络 经 过 自适 应 学 习 所得 到 的 正确 的 训 练好 的 Ａ Ｎ 便可 以作为一 种智能 专家 系 记 公 司过 去 的 、 、 ？ ／ ｅ的分 布为 （ ）士 （ ） 、 （ ） 内部表示 ；
・ 收 稿 日期 ， ｌ ０ ９ ５ 一Ｏ ３ —２ ３
－
５ Ｊ・
维普资讯
， ＾ 乘 以每 股 盈 利 ， 所 求 出 的乘 积 便是 普 通股 应 当具 发 展具 育重 大 怍用 一样 ， 在评 价 各种股 票的 多因 紊模 有 的价格 ， 即 内在 价值 型 中 电应该 包 括宏观 经 济变 量 。 这 些宏 观 变量是 股 票 ； ｔ ｝ ｅ ） ｔ ｔ ３ ） 市场 价格风 险变化的 源 泉． （ ３ 】 财 务报表 分析 其 中 日为 第 ｆ 期 预 估每股 盈利 ， （ ， ／ ｅ ） 为第 ｆ 期预 估价 财 务报 表 垒 面反 映 一 个 企业 财 务状 况 和 经 营成 格 一 收益 比率 ． 假 设股票 每股 丑和 以每期 的 比率 增 果． 通 过对 财 务 报表 的分 析 ， 投 资者 可 以 了解 一 十股 长， 那 么（ ２ ）式可 以写 成 ｔ 份 公司 的财 务状 况及经 营教 果 。 进而 了 解报 表中 各项 一 数 字的 变化 对股 票 价格 的有 剃与不 利 影响 。 最终 怍出 ， ＾分析， 又称市 盈率 分 析 。 颇 为 证券 分析 人 员及投 资 投 资某 一股 票是 否肓 利 与安全 的判 断 。 其 分析 方 法主