黄宏运，吴礼斌，李诗争

(1.安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000；2.安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233000)



BP神经网络在股票指数预测中的应用

黄宏运1，吴礼斌2，李诗争1

(1.安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000；2.安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233000)

针对股票数据规模庞大、结构复杂、多噪声和高度模糊非线性等特点而导致的预测难问题,利用人工智能算法BP神经网络的误差反向传播机制建立了一个以历史开盘价、收盘价、最低价、最高价、成交量、成交额和涨跌幅为输入变量,未来股价为输出变量的自适性相对优良的预测系统,通过MATLAB软件实现了自2002年1月7日至2016年6月22日股价预测模型的建立,并且对预测结果与实际结果进行了误差分析,得出了BP神经网络可以在短期内为股价预测提供一定借鉴和指导的结论.

BP神经网络;股票指数;预测;负梯度修正

随着我国经济水平的不断提高，国内资本市场也呈现出不断发展和扩大的局面，作为资本市场主要交易品种之一的股票自然也成为广大个体与机构投资者追逐的热宠．在成熟的市场经济中，与股票价格、成交量相关的指数不仅是投资者决策的重要依据，同时也是国民经济的晴雨表，因而对于未来股票指数的预测也就成为了广为热议的话题之一．

但是，由于历史股票数据具有规模巨大，多噪声和高度模糊非线性[1]等特点，因而对于适应股票指数预测的方法或系统具有较高的要……