【摘 要】
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本文主要研究金融预测,金融聚类分析,以及金融优化问题.在金融预测方面,主要提出一种改进的BP神经网络,通过这些神经网络方法建立证券市场的趋势变动模型,并通过该模型预测证
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本文主要研究金融预测,金融聚类分析,以及金融优化问题.在金融预测方面,主要提出一种改进的BP神经网络,通过这些神经网络方法建立证券市场的趋势变动模型,并通过该模型预测证券市场的未来变化趋势,通过实验验证,取得比较好的预测效果.在金融聚类分析方面,针对聚类分析中聚类结果对初始聚类中心敏感的问题,提出了基于模拟退火原理的模糊C-均值的聚类,在数据处理单元,使用星座图的原理进行数据处理,并对上证50指数成分股进行了分类,并取得了较好的效果.对金融优化问题,本文主要探讨证券组合决策方法.在研究证券组合模型的基础上,以改进Markowitz证券组合模型为例,引入了一种DNA遗传算法,并引入信息熵,来表示种群的多样性,并用该DNA遗传算法来求解该问题的最优组合值,通过演算证明遗传算法能很好的解决该金融优化问题.
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