陈毅

摘  要：股市作为一个国家经济的晴雨表，在整个国民经济体系中起着不可或缺的作用。合理地、有效地预测股市未来走向对国家、企业以及投资者来说均有者重要意义。而BP神经网络在处理高非线性、多维度数据上又有着巨大的优势，该文旨在使用BP神经网络及其优化算法对股价未来走势做出一个合理的预测，为股票市场长期稳健发展添砖加瓦。

关键词：BP算法  股价预测  趋势预测  Adam

中图分类号：TP183    文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）05（c）-0198-03

近年来，随着我国经济的飞速发展，股市投资者的数量也以惊人的速度迅速上涨，根据中国证券登记结算有限公司的数据显示截至2018年底我国股市活跃账号已有1.465亿，总市值已达53.66万亿。然而股价的走势会受到如国家政策、宏观经济情况、所属行业发展前景、上市公司自身运营情况、投资者情绪及其他突发事件等影响，而传统的走势预测方法如基本面分析法和传统技术分析法等的具体实施不仅需要大量准确且及时的消息为前提，更需要充足的理论知识为背景，方可大致预测出股价未来走势，很难满足数量如此庞大且多数不充分具备相关理论知识的投资者，因此寻求一种稳定可靠且操作简单的股价预测方式以迫在眉睫。神经网络的出现为此提供了可行性，其对高非线性的复杂数据的处理得到了广泛的学界认可，模型建立后对股价的预测操作也极为简单。值得我们进行深入研究。

该文尝试利用BP神经网络进行建模，通过对长江电力（600900）2003年11月14日到2019年12月12日共3493条交易数据进行实验，以期获得一个能够较好拟合股价走势的模型，并据此对未来走势进行预测。……