付世凤 赵莉 蔡文君

摘要：文章以证券行业的历史数据作为原始数据集，采用BP神经网络算法找出股票运行规律和走势情况，并对预测结果进行分析，结果表明该预测结果正确率比较高。

关键词：BP神经网络;股票行情

中图分类号：TP393        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）18-0201-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

证券业是信息化比较早的行业，其行业数据实时更新，积累了大量的历史数据，如果证券从业人员能针对这些历史数据进行分析，发现股票的运行规律和走势情况，这会在证券从业人员作未来市场决策时起非常重要的作用。

1业务分析

证券行业的业务数据主要由证券交易过程中产生的数据组成，其中与本文预测目的有关的就是行情数据，某支股票的历史收盘价是预测的重要依据：其中的以gi表示股票在i日的股价，股票价格的变化应该是存在某些规则，如果某天的股价为gn，那么g1，g2....gn-1表示它前面n-1天的股价，gn与g1，g2....gn-1之间应该存在某种关系，而找出这种关系是解决问题的关键，本文拟采用BP神经网络算法来实现。

2 BP神经网络算法原理

1）BP神经网络算法模型[1]

BP神经网络算法是模拟人神经网络工作原理具自学习、自适应性的一种高效算法。

神经网络结构是由很多节点构成，这些节点分成三类，一部分属于输出层记为I1 I2 I3 I4，一部分属于隐藏层记为 Y5 Y6  Y7 Y8 ，一部分属于输出层记为O9，每个节点在接收到输入信号后会处理成输出信号，且在此结构中节点并不孤立存在，它们相互之间存……