阴阳波动率神经网络的澳大利亚股指趋势预测

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阴阳波动率神经网络的澳大利亚股指趋势预测

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阴阳波动率神经网络的澳大利亚股指趋势预测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
· 概述	第8-10页
· 金融市场可预测性研究综述	第10-12页
· 本文的结构安排	第12-14页
第二章建立预测模型的数学模型——前馈式神经网络	第14-26页
· 引言	第14-15页
· 多层前馈神经网络数学理论	第15-26页
· 引言	第15-16页
· 人工神经网络基本结构以及算法	第16-22页
· 基于BP 算法的前馈神经网络	第22-24页
· 基于多层前馈神经网络(FNN)预测模型	第24-26页
第三章模型输入特征向量提取方法——阴阳波动率	第26-37页
· 引言	第26-27页
· 价格波动率	第27-30页
· 阴阳波动率的数学定义	第30-32页
· 金融价格时间序列的阴阳波动率	第30-32页
· 相对阴阳波动率	第32页
· 小波分析——利用小波分析计算移动平均值	第32-37页
· 小波变换快速算法设计原理与步骤	第33-34页
· 小波分解算法	第34-35页
· 小波重构算法	第35-37页
第四章金融市场价格短期趋势预测模型	第37-43页
· 前馈神经网络(FNN)的市场价格短期趋势预测模型	第37-40页
· 基于阴阳波动率的FNN 短期趋势预测模型	第40-42页
· 检验模型效果的误差函数	第42-43页
第五章澳大利亚股指短期趋势预测模型实证	第43-76页
· 检验预测模型的实验数据准备	第43-48页
· 基于不同输入集与输出集的前馈神经网络预测模型实证	第48-70页
· 模型一单输入集单输出集模型——基准模型	第49-51页
· 模型二多输入集单输出集模型	第51-54页
· 模型三多输入集多输出集模型	第54-58页
· 模型四基于单尺度空间阴阳波动率的单输入集模型	第58-68页
· 模型五基于多个尺度空间阴阳波动率的多输入集模型	第68-70页
· 基于阴阳波动率的神经网络预测模型扩展探讨	第70-76页
第六章结论	第76-78页
致谢	第78-79页
参考文献	第79-84页
攻硕期间取得的研究成果	第84-85 页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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