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重庆师范大学硕士学位论文 中文摘要

基于灰色关联的 BP 神经网络的沪深 300 指数预测研究

摘 要

由于股票的高回报以及高风险性，对于股票的研究和预测方法层出不穷。而
股票市场是一非线性动态系统，传统的预测方法的预测误差较大，由于 BP 神经
网络可以在有噪声环境下找到相对精确的结果且计算机的快速发展，使得依赖于
计算机的 BP 神经网络在建立模型和预测方面得到广泛的应用。
本文将使用 BP 神经网络预测沪深 300 指数，选取的是 2012 年 8 月 1 日到 2012
年 12 月 31 日之间的 104 天的数据，预测的输入量则选取股票中的技术指标，但
由于技术指标众多，并不是每一个技术指标对股指的预测都有影响。所以本文采
取灰色关联分析方法来选取预测指标，并且使用 工具箱对 BP 神经
网络预测模型的程序实现。设计三个方案，经过比较发现，BP 神经网络的输入样
本量不同，对于预测结果有一定影响；MATLAB 中实现结果显示了经过筛选后的
技术指标进行预测得到的结果更加接近实际值，并且输入样本太少误差较大，但
输入样本太多，年限跨度太大得到的预测精度也不会太高。
关键词：股票市场，技术指标，灰色关联度，BP 神经网络，沪深 300 指数












I
重庆师范大学硕士学位论文 英文摘要

Prediction research in Shanghai and Shenzhen 300 index of
BP neural network based on gray correlation

ABSTRACT

Because of the high return on equity and high risk, research and forecasting
method of stock emerge in an endless the stock market is a nonlinear
dynamic system,the traditional prediction methods of forecasting error,and BP neural
network can find relatively accurate