基于人工神经元网络的股票分析及其逻辑设计
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摘要
股票市场具有高收益性与高风险性并存的特点。为趋利避害投资者们一直孜孜以求探索其内在规律，寻找有效的分析方法和工具。近年来，计算机技术与人工智能的发展为投资者更加科学地、定量地分析股票市场，测评股票投资价值提供了有利条件。本论文正是在这一背景下，就利用人工神经元网络技术分析股票市场进行了初步研究。
论文首先阐述了股票分析的传统理论及其存在的优缺点，接着阐述了人工神经元网络的基本理论，表明了利用人工神经元网络对股票市场进行分析的优点所在。
其次，建立了神经网络股票分析模型。模型主要由三部分组成：基于上市公司财务报表数据、公司股票实时基础数据、国家宏观经济指标数据建立的神经网络股票分析指标体系；算法模型选择与网络配置；模型输出。
再次，依据上述模型构建的思想，论文对该模型软件实现进行了逻辑设计，着重论述了软件实现时的系统功能结构设计、系统数据流程、网络学习过程设计等关键性问题，为模型最终实现计算机化应用打下了良好的基础。
最后，论文选取2002年6月份沪市浦发银行、民生银行、爱建股份三只股票真实数据进行了实证分析。实证分析的结果表明论文所建立的基于人工神经元网络的股票分析模型具有一定的理论价值与应用价值。
High income with high risk is the character of the stock market. At all times investors work hardly to grope after the rule of the stock market for gainning the earnings and avoiding the loss. In the lately years, the development of the computer technology and artificial intelligence provides with the favorable environment to scientific analyze the stock market and measure stock value for the investors. The thesis starts to research the stock market with neural network technology under the ground of these conditions.
Firstly, the article clarifies the traditional theory of the stock analyse with its merits and demerits. And then ,the article clarifies the basic theory of the neural network which points out the merit of using neural network to analyze the stock market.
Secondly, in the article the neural stock analyse model has been constituted .The model is made of three parts: index system based on the finance report data synchronous dada of the stock market and the macro-economy data of the country; the choice of the arithmetic model; output of the model.
Thirdly, according to the model idea, the thesis emphatically discusses the key questions such as the system function, the system data flow diagram. And these finally build the favorable foundation to realize the model.
Finally, the thesis makes the positive analyse with the real stock data of Pufa, Minsheng, Aijian. The results of the positive analyse demonstrates that the neural stock analyse model that established in the thesis has the sectional theory value and application value.
论文首先阐述了股票分析的传统理论及其存在的优缺点，接着阐述了人工神经元网络的基本理论，表明了利用人工神经元网络对股票市场进行分析的优点所在。
其次，建立了神经网络股票分析模型。模型主要由三部分组成：基于上市公司财务报表数据、公司股票实时基础数据、国家宏观经济指标数据建立的神经网络股票分析指标体系；算法模型选择与网络配置；模型输出。
再次，依据上述模型构建的思想，论文对该模型软件实现进行了逻辑设计，着重论述了软件实现时的系统功能结构设计、系统数据流程、网络学习过程设计等关键性问题，为模型最终实现计算机化应用打下了良好的基础。
最后，论文选取2002年6月份沪市浦发银行、民生银行、爱建股份三只股票真实数据进行了实证分析。实证分析的结果表明论文所建立的基于人工神经元网络的股票分析模型具有一定的理论价值与应用价值。
High income with high risk is the character of the stock market. At all times investors work hardly to grope after the rule of the stock market for gainning the earnings and avoiding the loss. In the lately years, the development of the computer technology and artificial intelligence provides with the favorable environment to scientific analyze the stock market and measure stock value for the investors. The thesis starts to research the stock market with neural network technology under the ground of these conditions.
Firstly, the article clarifies the traditional theory of the stock analyse with its merits and demerits. And then ,the article clarifies the basic theory of the neural network which points out the merit of using neural network to analyze the stock market.
Secondly, in the article the neural stock analyse model has been constituted .The model is made of three parts: index system based on the finance report data synchronous dada of the stock market and the macro-economy data of the country; the choice of the arithmetic model; output of the model.
Thirdly, according to the model idea, the thesis emphatically discusses the key questions such as the system function, the system data flow diagram. And these finally build the favorable foundation to realize the model.
Finally, the thesis makes the positive analyse with the real stock data of Pufa, Minsheng, Aijian. The results of the positive analyse demonstrates that the neural stock analyse model that established in the thesis has the sectional theory value and application value.
引文
[1] 司昕．预测方法中的神经网络模型．预测．1998，2
[2] D.hawley, D.johnson. Artificial Neural Systems: A New Tool for Financial Decision Making. Analyst Journal, 1990(11/12)
[3] J.Li, J.Wu. Neural Network to Support Unstructured Economic Decision Proscess. In proc. IEEE Int. Conf. on NNS, 1991
[4] J.Wang, B.Malakooti. A Feed-forward Neural Networks for Multiple Criteria Decision Making Computers Ops. Res, 1992, 19(2)
[5] R.G.Hoptraoff, M.J.Bramson. Forecasting Economic Turning Points with Modular Neural Networks. In proc of the Int. Joint Conf. on NNs, 1991
[6] K.y.Tam. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy. OMEGA Int. J. of Mgmt. Sci, 1991, 19(5)
[7] C.K.Looi. Neural Network Methods in Combinatorial Optimzation. Computers Ops. Res, 1992,19(3/4)
[8] 吴微．用BP神经网络预测股票市场涨跌．大连理工大学学报．2001，1
[9] 冯俊秋，李挥．人工神经网络在股票市场预测中的应用．深圳大学学报．1998，9
[10] 徐迪，马大军．神经元网络在股价预测中的应用．系统工程理论与实践．1998，11
[11] 郑丕谔，马艳华．基于RBF神经网络的股市建模与预测．天津大学学报．2000，7
[12] 张健，陈勇．人工神经网络之股票预测．计算机工程．1997，3
[13] 林杰，郭辉煌．用神经网络方法预测股票短期走势．西南交通大学学报．1998，6
[14] 陈兴．基于T—S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用．系统工程理论实践．2001，2
[15] 刘新勇，贺江峰．基于神经网络的股市预测．南开大学学报(自然科学)．1998，9．
[16] 梁夏．具有自纠错功能的人工神经网络在股票滚动预测上的应用．计算机应用研究．1999，1
[17] 邱宪波．湿型粘土砂组分智能分析与自动控制系统关键技术研究．哈尔滨理工大学硕士研究生论文．2002，4
[18] 周焯华等．股票内存价值的突变分析模型．重庆大学学报(自然科学)．1999，第22卷第6期
[19] 王旭，王宏，王文辉．人工神经元网络原理与应用．东北大学出版社．2000，12
[20] 郭艺勋，许志端．一个基于人工神经元网络的决策支持系统．厦门大学学报．1998，3
[21] 冯玉强，黄梯云．专家系统与神经网络集成系统的设计．管理科学学报．1999，3
[22] 黄梯云．智能决策支持系统．电子工业出版社．2001，1
[23] 波涛．证券期货投资计算机化技术分折原理．经济管理出版社．1998
[24] 李湛，黄远达．股票交易价格预测模型研究．上海交通大学学报．1992，6
[25] 郝联峰．寻找股票的内在投资价值EAVM模型与中国股市A股投资价值排序．资本市场杂志．2001，1
[26] 任庆生，叶中行．基于人工神经网络的上海市股市扩容分析．上海交通大学学报．2000，6
[27] 刘豹，胡代平．神经网络在预测中的一些应用研究．系统工程学报．1999，12
[28] 陈启欢．股票自动交易程式分析．管理工程学报．2001，4
[29] 曾勇，唐小我．金融市场技术分析有效性检验的进展评介．管理工程学报．2001，2
[30] 陈晨，范龙振．指数证券组合模拟市场指数的聚类和MTV方法。管理工程学报．2001，4
[31] 王文平．基于人工神经网络方法的税收年度预警系统研究．管理工种学
报．2001，4
[32] 刘娥平．现代企业财务管理．中山大学出版社．1998
[33] 巴菲特著，陈鑫译．从100元到160亿．中国财政经济出版社．2000，4
[34] 珍妮特．论价值投资．海南出版社．1999，2
[35] 吴晓求．证券投资分析．中国人民大学出版社．2001，12
[36] 王科俊．神经网络建模、预报与控制．哈尔滨工程大学出版社．1996，12
[37] 周会萍．MATLAB6实践与提高．中国电力出版社．2002，1
[38] 马兴义，杨立群．MATLAB6应用开发指南．机械工业出版社．2002，1
[39] 楼顺天，施阳．基于MATLAB的系统分析与设计—神经网络．西安电子科技大学出版社．2000，11
[40] 吴简彤，王建华．神经网络技术及其应用．哈尔滨工程大学出版社．1998，2
[41] 闻新，周露．MATLAB神经网络应用设计．科学出版社．2001，5
[42] 葛世伦．企业管理信息系统开发的理论和方法．清华大学出版社．1998，12
[43] 李宁红．管理信息系统原理及解决方案．电子工业出版社．1999，4
[44] 夏红芳．新产品开发方案评价的神经网络方法．数量经济技术经济研究．1997，9
[45] 胥悦红，顾培亮．基于BF神经网络的产品成本预测．管理工程学报．2000，4
[46] 张立明．人工神经网络的模型及应用．复旦大学出版社．1993
[47] 黄朝贵．基于人工神经网络的股票选择系统．预测．1995，4
[48] 高长元，粱静国．BP神经元网络算法在高新技术产品评价中的应用．工业技术经济．2002，4
[49] 杨大力，刘泽民．多层前向神经网络中BP算法的误调分析及其改进算法．电子学报．1995，23
[50] 吴微．用BP神经网络预测股票市场涨跌．大连理工大学学报．2001，1
[51] 李仲莲，蒋亚军．人工神经元网络模型在银行和社会经济效益评价中的应用．软件世界．1995，2
[52] 姜鸣，李巍．基于神经网络的会融相关比率(FIR)数学模型的建立．哈尔滨工业大学学报．1998，12
[53] 胡代平，刘豹．多agent股票预测支持系统的设计．系统工程学报．2001，3
[54] 王培勋．非线性回归的弹性分析在股票投资与行情预测中的应用．系统工程理论与实践．2000，8
[55] 张龄松．股票操作学．中国大百科全书出版社．1997
[56] 杨振宇．股票的随机模型及投资风险初探．系统工程．1994，12
[57] 周佩玲，储阅春．相空间重构在股票短期预测中的应用．中国科学技术大学学报．1999，6
[58] 杨德权，袁佩良，史克禄，胡运权．状态空间模型、协调积分与股票价格预测．系统工程理论与实践．1995，5
[59] 王冬梅．建立我国上市公司业绩综合评价指标体系．南开管理评论．2000，4
[60] 徐国样，檀向球，胡穗华．建立上市公司业绩综合评价指标体系．中国证券报．2002，2，第19版
[61] 蔡启奋，杨少华．金融风险及评估指标现状研究．财政金融．2001，1
[62] 郭存芝，郑全勇．证券接资风险统计指标体系设计探讨．技术经济与管理研究．2000，5
[63] 范柏乃，沈荣芳，陈德棉．中国风险企业成长性评价指标体系研究．科研管理．2001，1
[64] 任永平，梅强．中小企业信用评价指标体系探讨．现代经济探讨．2001，4
[65] 向艳军，卢衍桐．神经元网络在企业成本预测中的应用研究及系统实现．计算机仿真．1998，7
[66] 赵耀文．城市商业用地出让估价的神经网络方法．数量经济技术经济研究，1999，5
[67] 徐绪松，但朝阳．高技术项目投资风险模糊综合评价模型．数量经济技术经济研究．2001，1
[68] 陈百炼．贵州省暴雨BP神经元网络预报方法．贵州气象．2001，1
[69] 施继承．基于神经网络的油气预测系统．石油地球物理勘探．1996，10
[70] 孟庆福，孙延风．计算机软件价值评估的模糊神经网络方法研究．数量经济技术经济研究．2000，5
[71] Kyong Joo Oh. Analyzing stock mMarket tick data using piecewise nonliner model. Expert System With Application. 2002, 22
[72] Romon Lawrence. Using Neural Networks to Forecast Stock Market prices. University of Manitoba. 1997, 12
[73] F.W.OP'T LANDT. Stock Price Predictiong using Neural Nerworks. Master Thesis, Leidon University. 1997,4
[74] T.kimoto, K.Asakawa, M.yoda. Stock Market Prediction System with Modular Neural Network. in Proc. of the Int. Joint Conf. on NNS, 1991
[75] Swamamala S, Chee F. L. Stock Prediction with BP Networks. Inter Conf. On Neural Networks, 1991 (4): 27～42
[76] Leonid Kuvayve Predicting Financial Markets with Neural Networks. Seminar in Capital Markets Review Paper. 1998, 5, 28
[77] 刘舜奎，李荣峰．人工神经网络在地震分析预报中的应用．厦门大学学报．1999，7
[78] 王东旭，沈益民．王志强用B—P神经网络模型预测ERP的安全供货库存．计算机应用．2001，3
[79] 张健，陈林邦．用人工神经元网络建立生产过程优化模型．计算机应用．1997，12
[80] 朱孔来．省(市、区)社会经济综合实力测评指标体系与方法的研究．农业系统科学与综合研究．1996，12
[2] D.hawley, D.johnson. Artificial Neural Systems: A New Tool for Financial Decision Making. Analyst Journal, 1990(11/12)
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