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用于股票价格预测的神经网络本站

　　由于金融市场极不稳定，人们普遍认为股票价格预测是一项充满挑战的任务。然而，为了获取利润或了解股票市场的本质，众多市场参与者或研究人员尝试使用各种统计，计量经济学甚至神经网络模型来预测股票价格。在这项工作中，我们调查和比较了五种神经网络模型的预测能力，即反向传播（BP）神经网络，径向基函数（RBF）神经网络，广义回归神经网络（GRNN），支持向量机回归（SVMR） ），最小二乘支持向量机回归（LS-SVMR）。我们应用这五种模型对三种个股进行价格预测，即中国银行，万科A和贵州茅台。

　　表1给出了五种神经网络模型的性能。由此可见，这五种模型都具有一定的预测能力。即使是最坏的GRNN。MAPE不超过5%，考虑到我们预测的是股价而不是波动率，这是非常令人满意的。在所有三支股票中，MSE和MAPE都是如此。BP神经网络优于其他四种模型。SVMR在这三支股票中始终排名第二。然而，无论是MSE还是MAPE, SVMR的结果都比BP至少大10%。此外，根据中国银行(Bank of China)和万科A.的预测，在这两种标准下，BP神经网络在两项指标中都比SVMR高20%。

　　图1为中国银行的观察价格和预测价格。可以看出，预测值与实测值吻合较好。并对拐点进行了较为及时的预测。当实际价格有变化趋势时，预测值也随之变化。

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