【摘 要】
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金融时间序列是经济与金融领域中最重要的数据,包括股票、债券、汇率、期货价格和股价指数等,对这些数据进行分析、预测是整个经济和金融活动的重要工作,具有重要的理论意义
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金融时间序列是经济与金融领域中最重要的数据,包括股票、债券、汇率、期货价格和股价指数等,对这些数据进行分析、预测是整个经济和金融活动的重要工作,具有重要的理论意义和实际应用价值。上海证券交易所和深圳证券交易所于2005年4月8日联合发布了沪深300指数,该指数的推出促进了指数类产品的发展,包括沪深300指数基金和沪深300指数期货等。指数类产品有很大的风险,投资者需要对其标的资产进行分析、建模、预测,以期获得更大的收益。
随着非线性理论和人工智能技术的发展,小波分析和神经网络近年来发展非常迅速,成为金融市场的分析和预测工具。但小波分析和神经网络各自存在内在的局限性:正交小波结构比较复杂,难以用显式表达；传统的BP神经网络进行预测存在着收敛速度慢、易陷入局部极小值、预测偏差大等不足。小波神经网络融合了小波分析和神经网络的优点,充分利用了小波变换良好的时一频局域化特性和神经网络自学习功能,在一定程度上克服了单独把二者应用于非线性系统预测中的不足。
本文首先介绍了小波分析、BP神经网络和小波神经网络的基本理论；然后利用小波分析的方法排除了沪深300指数的大量噪声,成功对其短期趋势进行了预测；最后针对股票市场变化的非线性特征,对沪深300指数日收益率进行了建模:首先利用基于多孔算法的小波变换对指数进行了分解,得到尺度变换序列和各级小波变换序列,然后对尺度变换序列和小波变换序列使用具有不同输入节点和隐含节点的小波神经网络进行拟合,最后用小波重构技术将各网络预测结果加总得到预测值。实验结果表明与传统BP网络、单纯的小波神经网络相比,该模型取得了良好的预测效果。
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