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股票价格具有天生的随机性和偶然性,股票价格的波动通常表现为一个没有规律的随机波动,且加上人为的心理因素及整个社会环境的不确定因素,单一的线性时间序列预测模型,如指数平滑法,ARMA模型,移动平均线法,由于受到传统的时间序列的平稳性、正态性、独立性的限制,在进行股价预测时会出现一定的局限性,无法达到满意的预测效果,因此在股价预测中引入非线性分析方法,借助多种模型进行整合研究,现已成为股价预测研究领域中一种新的必然选择。BP神经网络在股价预测方面有着独特的优势,它不需要建立复杂的非线性系统的显式关系和模