基于机器学习算法的股票市场预测研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1目的及意义

股票价格的预测是一个经典的问题。有效市场假设表明预测股票价格是不可能的，因为股票的价格边动是以随机游走的方式。但大多数股票信息被最近的股票价格反映出来了，如果运动的趋势被观察到了，那么股票价格能被很容易地预测出来。所以我的目的就是预测股票的价格变动。此外，股市运动受到许多宏观经济因素的影响譬如，政治事件，公司的政策，一般的经济条件，商品价格指数，银行利率，银行汇率,投资者的预期，机构投资者的选择，其他股市的运动，投资者心理学等。所以其意义有如下:

（1）规避股市的系统性风险。股票市场的投资风险主要包括系统性风险和非系统性风险，后者可以通过分散化降低投资损失。当能够对股指进行有效预测时，投资者就可以采取风险对冲措施降低系统性风险。

2. 研究的基本内容与方案

2.1论文基本内容和目标

本文主要是基于优秀模拟性能的人工神经网络理论,通过给定的训练样本进行机器训练,建立输出与输入变量之间的函数关系,建立非线性过程的模拟模型来进行股价预测。

1．引言

1.1研究目的与意义

3. 研究计划与安排

1、第1-2周，查阅文献，确定选题。

2、第2－5周（3月31日前），撰写、修改开题报告，开题答辩。

3、第5－8周，寻找数据，完成论文初稿

4、第9－13周（5月31日前），论文修改、完成定稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]rao,t.,gabr,m.(1984).introduction to bispectral analysis and bilinear time series models. lecture notes in statistics (vol. 24).

[2] hadavandi,e.,shavandi,h.,ghanbari,a.(2010b). integration of genetic fuzzy systems and artificial neural networks for stock price forecasting. knowledge-based systems, 23, 800-808.

[3]shen, w., guo, x., wu, c., wu, d.(2011). forecasting stock indices using radial basis function neural networks optimized by artificial fish swarm algorithm. knowledge-based systems, 24, 378-385. [4]kazem, a., sharifi, e., hussain, f. k., saberi, m., hussain, o. k. (2013). support vector regression with chaos-based firefly algorithm for stock market priceforecasting. applied soft computing, 13, 947-958.

[5]廖晓听.细胞神经网络的数学理论[j].中国科学a辑,1994,(10)