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神经网络技术在股票价格短期预测中的应用研究的综述报告
股票市场是一个信息量密集的领域，其中的价格波动有着很高的复杂性和不确定性。因此，股票预测一直以来都是信息学领域的热点和难点。目前，神经网络技术作为一种非线性、自适应和强大的逼近技术，已经广泛应用于股票市场的短期预测，获得了很多成功的案例。本文将对神经网络技术在股票价格短期预测中的应用进行综述。
一、神经网络技术的基本思想和原理
神经网络是一种仿生型的计算模型，它模拟了人脑神经元之间的相互作用关系来处理信息的过程。其基本思想是通过将复杂的输入输出关系映射到神经网络的权值和阈值上，实现非线性和并行计算，以达到逼近目标函数的目的。
神经网络的基本单元是神经元，它由输入和输出两个部分组成，并通过一个非线性函数来将输入映射到输出。多个神经元组成的结构就是神经网络。神经网络的训练过程就是通过误差反向传播算法，不断调整网络的权值和阈值以逼近训练数据的实际值。
二、神经网络在股票价格短期预测中的应用研究
在股票价格短期预测中，神经网络技术已经被广泛应用。具体的研究方法一般分为以下几个步骤：
1.数据预处理。股票市场的短期预测需要使用到历史价格和成交量等数据，首先需要对这些数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取等步骤。
2.神经网络设计。神经网络的设计包括网络结构的选择、隐层节点的数量、激活函数的选取等等。在股票价格短期预测中，常使用的神经网络包括BP神经网络、RBF神经网络和GRNN神经网络等。
3.模型训练和优化。模型训练的过程中需要通过误差反向传播算法不断调整神经网络的权值和阈值，以达到最小化误差的目的。在优化过程中，可以使用遗传算法、粒子群算法等优化算法。
4.模型评估和测试。在模型评估的过程中，需要使用交叉验证等方法对模型的泛化能力进行评估。在测试阶段，需要使用股票价格的实际值和预测值进行对比，以验证模型的准确性。
三、神经网络技术在股票价格短期预测中的优势
神经网络技术在股票价格短期预测中具有以下几个优势：
1.非线性逼近能力强。神经网络能够逼近任意复杂的非线性关系，非常适用于股票市场中价格波动的复杂特性。
2.自适应性强。神经网络能够自适应地学习训练数据中的规律，并在预测中反映出股票市场的实际变化。
3.并行计算能力强。神经网络能够同时处理多个输入特征，从而能够更好地模拟股票市场中的多重因素交织产生的复杂变化。
四、神经网络技术在股票价格短期预测研究中的热门问题
尽管神经网络技术在股票价格短期预测中已经得到了广泛应用，但在实际应用过程中，仍然存在着一些热门问题。
1.过拟合问题。在模型训练过程中，如果使用过多的输入特征或者网络节点数量过多，就可能会导致模型出现过拟合现象，从而影响预测性能。
2.网络结构设计问题。虽然神经网络的强大逼近能力是其优点，但是对于神经网络的结构设计，仍缺乏一个科学的指导方法。
3.数据问题。股票市场的预测需要使用到大量的股票历史数据，但是这些数据往往存在着不稳定性和噪声干扰，这也对预测的准确性提出了更高的要求。
五、结论
总体而言，神经网络技术在股票价格短期预测中的应用已经非常成熟，并且在实际应用中取得了一定的成功。但是仍需对神经网络在网络结构设计、过拟合问题、数据问题上进行进一步研究和优化，以提高其在股票市场中的预测准确性和泛化能力。同时，还需要进一步加强与股票市场实际应用领域的深度融合，为发展更加强大的股票预测模型提供更多可行的思路和方法。