基于神经网络算法的沪深300指数趋势研究.docx

摘要：借助先进的金融理论和计算机技术，量化投资不但在发达的证券市场上成为主流的投资策略之一，也在中国的证券市场逐渐兴起。证券市场是一个复杂的非线性系统，而神经网络模型是一个非线性的模型，因而本文尝试借助Matlab的神经网络工具箱，分别运用BP神经网络模型和RBF神经网络对沪深300指数建模，并根据当日的部分交易数据来预测第二天指数开盘的情况，最后得到了较优的预测精度。

关键词：BP神经网络、RBF神经网络、Matlab、量化投资

目录

摘要

Abstract

1  绪论-4

2  理论基础与文献综述-5

2.1  神经网络模型研究-5

2.2  神经网络模型运用到股票市场的研究-7

3  BP神经网络与RBF神经网络模型研究-9

3.1  BP神经网络模型研究-9

3.2  RBF神经网络模型研究-10

4  数据处理与回测分析-12

4.1  因子选取与数据来源-12

4.2  BP神经网络模型建立与实证结果-13

4.3  RBF神经网络模型建立与实证结果-14

5  对比和结论-15

5.1  BP神经网络预测结果和RBF神经网络预测结果对比-15

5.2  结论-18

参考文献-19

附录  相关程序-20