基于高频数据的股票价格短期预测——EMD-BP神经网络模型.pdf

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2020-08-27 发布于江苏
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目录第1 章绪论 1 1.1 研究背景及意义 1 1.2 国内外研究现状 2 1.2.1 股价预测的研究现状 2 1.2.2 高频金融数据的研究现状 4 1.3 高频金融数据介绍 5 1.3.1 高频金融数据的概念 5 1.3.2 高频金融数据的特征 6 1.4 主要内容 7 1.4.1 内容结构 7 1.4.2 创新之处及可优化方向 8 第2 章经验模态分解概述 9 2.1 经验模态分解的相关概念 9 2.1.1 时间序列的平稳性 9 2.1.2 瞬时频率 9 2.1.3 本征模态函数 10 2.1.4 特征时间尺度11 2.2 经验模态分解的原理11 2.2.1 经验模态分解的基本思想11 2.2.2 经验模态分解的理论及算法 12 2.3 经验模态分解中的关键点 14 2.3.1 筛分停止准则 14 2.3.2 信号分解停止准则 14 2.3.3 端点效应 14 2.4 经验模态分解的特性 15 第3 章 BP 神经网络介绍及EMD-BP 模型构建 17 3.1 人工神经网络基本原理 17 3.1.1 神经网络的基本构成 17 3.1.2 神经网络的特质 18 3.2 BP 神经网络结构及算法 19 3.2.1 BP 神经网络结构 19 3.2.2 BP 神将网络算法 20 3. 3 BP 神经网络在价格预测中的适用性及难点分析 23 3.3.1 BP 神经网络在价格预测中的适用性 23 3.3.2 BP 神经网络在股票价格预测中的难点分析 24 3.4 EMD-BP 模型的构建 25 第4 章基于高频数据的股票价格短期预测实证研究 27 4.1 数据来源及其序列特征描述 27 4.2 单一变量的BP 神经网络价格预测 29 4.2.1 基于1 分钟收盘价的BP 神经网络预测 29 4.2.2 基于日收盘价的BP 神经网络预测 34 4.3 EMD-BP 神经网络价格预测 36 4.3.1 基于1 分钟收盘价的EMD-BP 神经网络预测 36 4.3.2 基于日收盘价的EMD-BP 神经网络预测 40 4.4 预测结果评价 43 第5 章总结与展望 45 5.1 总结 45 5.2 后续研究展望 46 参考文献 47 致谢 51 Table of Contents Chapter 1 Introduction 1 1.1 Research background and significance 1 1.2 Research status at home and abroad 2 1.2.1 Research status of stock price forecasting 2 1.2.2 Research status of high frequency financial data 4 1.3 Introduction to high-frequency financial data 5