基于改进BP神经网络的股票指数预测研究.docx

基于改进BP神经网络的股票指数预测研究
摘要
股票指数是反映经济发展水平的重要指标，对于投资者和决策者具有重要意义。因此，利用机器学习技术进行股票指数预测已成为热点研究领域。本研究基于改进后的BP神经网络，以中国股市沪深300指数为研究对象，通过数据预处理和模型优化等方面的探究，提高了股票指数预测的准确率和稳定性。结果表明，改进后的BP神经网络在股票指数预测方面表现出良好的性能，可为股票市场的预测和决策提供一定的参考价值。
关键词：股票指数预测；机器学习；BP神经网络；数据预处理；模型优化
Abstract
Stockindexisanimportantindicatorthatreflectsthelevelofeconomicdevelopment,anditissignificantforinvestorsanddecision-makers.Therefore,usingmachinelearningtechniquesforstockindexpredictionhasbecomeahotresearcharea.BasedontheimprovedBPneuralnetwork,thisstudytakestheShanghaiandShenzhen300IndexintheChinesestockmarketastheresearchobject,andexploresdatapreprocessingandmodeloptimizationtoimprovetheaccuracyandstabilityofstockindexprediction.TheresultsshowthattheimprovedBPneuralnetworkhasgoodperformanceinstockindexpredictionandcanprovidereferencevalueforstockmarketforecastinganddecision-making.
Keywords:stockindexprediction;machinelearning;BPneuralnetwork;datapreprocessing;modeloptimization
一、引言
股票指数是反映股票市场变化的重要指标，股票市场的预测和决策对投资者和决策者都具有重要意义。随着机器学习技术的发展，以股票指数为研究对象的机器学习算法已成为热点研究领域，研究人员通过对股票指数的历史数据进行分析和建模，并使用机器学习算法来预测未来的股票市场走势。
在机器学习算法中，神经网络以其强大的建模能力和自适应性受到了广泛关注。BP神经网络是一类常见的前馈神经网络，其通过反向传播算法对网络权重进行训练，可以用于股票指数预测。但是，在BP神经网络应用于股票指数预测的过程中，存在着许多问题，比如数据预处理不合理、模型设计不完善等，影响了预测的准确性和稳定性。
因此，本研究基于改进后的BP神经网络方法，选取中国股市沪深300指数为研究对象，通过对数据预处理和模型优化等方面的探究，提高股票指数预测的准确率和稳定性，为股票市场的预测和决策提供一定的参考价值。
二、文献综述
近年来，股票指数预测研究得到了广泛关注。Zhou等人（2015）通过对中国和美国的股票市场数据进行分析，证明了神经网络在股票指数预测中的优越性。Yan等人（2017）采用深度学习算法预测中国股市股指，并与传统方法进行比较，认为深度学习算法有着更好的预测精度和更强的泛化能力。李鹏（2017）通过对金融时间序列数据进行BP神经网络预测，取得了较好的预测效果。但是，一些研究指出，神经网络在应用于股票指数预测时，准确率和稳定性不尽如人意。
针对BP神经网络在股票指数预测中存在的问题，一些研究提出了解决方案。韩文清等人（2018）在BP神经网络中引入了滑动窗口技术，并对输入参数进行了筛选和降维，提高了预测的准确率。袁靖等人（2019）通过将卷积神经网络和LSTM神经网络进行结合，对中国股票市场进行了长短期预测，取得了较高的准确率和稳定性。王晨光等（2020）则提出了基于数据融合的BP神经网络预测模型，进一步提高了预测的准确性和稳定性。
三、数据预处理
（一）数据获取与清洗
本研究选取了中国沪深300指数历史数据，由于金融市场的非线性和随机性使得股票指数预测具有一定的难度，因此本研究采用了较高的数据粒度，将每分钟的股票价格作为模型的输入数据。统计数据总计涵盖了2017年1月至2021年6月，涉及1300多个交易日，每个交易日有240个交易分钟。
由于股票市场的波动性和周期性，处理好数据的趋势和季节性很重要。本研究采用了不同的数据清洗和处理方法，如去除异常值、填充缺失值、标准化数据等，从而增加模型的准确性和稳定性