小波神经网络和ARMA模型在股票预测中的研究与应用的开题报告.docx

小波神经网络和ARMA模型在股票预测中的研究与应用的开题报告一、选题背景随着金融市场的不断发展和变化，股票市场成为了人们关注的焦点。通过对股票市场的研究，可以得出对市场走势的预测，这对各种交易者具有重要的指导作用。目前在股票预测中，较为常用的方法有时间序列分析、人工神经网络等。传统的时间序列分析方法中，ARMA模型是在经济金融领域中最常用的预测方法之一，其以线性的方式分析数据的趋势，但在股票市场的非线性、异质性变化下存在着局限性。此外，人工神经网络在小样本、非线性、异质性等方面表现优异，但由于其具有较高的计算复杂度和样本噪声的干扰，存在着训练时间长、容易过拟合等问题。为了克服以上问题，近年来，将小波分析方法应用于股票预测逐渐受到关注。小波分析是一种时间-频率分析方法，通过将信号分解成不同频率的小波包来描述其特征。小波分析基于尺度变换而不是时间变换的方式，对于数据的局部特征有较好的描述能力。通过将小波分析与神经网络相结合，可以充分利用两者的优点，从而得到更为准确的预测结果。因此，本研究将探讨小波神经网络与ARMA模型在股票预测中的应用及其效果，进而提高股票预测效果和投资收益。二、研究目的和意义本研究的目的是探究小波神经网络与ARMA模型在股票预测中的应用效果，并比较两种方法的优缺点。具体目标如下：1.研究小波神经网络及ARMA模型的原理与特点，掌握其基本概念和算法原理。2.针对股票市场的特征与交易规律，对采集的数据进行预处理，包括数据平滑、差分等操作，以确保模型的可靠性。3.建立小波神经网络模型与ARMA模型，分别进行预测，并比较两种方法的预测效果。4.细化研究小波神经网络模型和ARMA模型的优缺点，总结两种方法的适用场景和缺陷，为股票投资提供较为准确和有效的决策依据。三、研究内容1.小波分析原理及方法。介绍小波分析的基本原理和方法，包括小波基本函数、小波变换、小波重构等。2.人工神经网络原理及方法。探讨人工神经网络的基本原理和结构，确定采用的网络类型和参数设置。3.ARMA模型原理及方法。研究ARMA模型的基本原理和构建过程，分析其在时间序列预测中的适用性。4.数据预处理。采取数据预处理方法，包括数据清洗、数据平稳性检验、数据差分等，以确保数据的可靠性。5.模型建立和预测。利用前述方法建立小波神经网络模型和ARMA模型，分别进行预测，并比较两种方法的预测精度。6.结果分析和总结。对预测结果进行分析和比较，并总结小波神经网络和ARMA模型在股票预测中的优缺点和适用范围。四、研究方法1.理论研究。对小波分析、人工神经网络、ARMA模型等相关理论进行深入学习和研究。2.实证研究。通过选取特定的股票数据，采用小波神经网络和ARMA模型进行预测，并且进行实证比较。3.仿真实验。基于MATLAB等软件，构建小波神经网络和ARMA模型，进行数据预处理、模型训练和预测，并进行仿真实验。五、研究进度安排1.第一阶段（2022.09-2022.12）：对小波分析、人工神经网络和ARMA模型等理论进行深入学习，并梳理相关研究文献。2.第二阶段（2023.01-2023.03）：收集特定的股票数据，进行数据处理和分析，确定模型的输入变量和目标变量等。3.第三阶段（2023.04-2023.06）：构建小波神经网络模型和ARMA模型，并进行模型参数的设置和模型的训练。4.第四阶段（2023.07-2023.09）：利用模型对股票数据进行预测，并评估模型预测效果；对模型进行优化调整，并进行实证比较和模拟实验。5.第五阶段（2023.10-2023.12）：对研究结果进行分析和总结，并撰写论文。六、预期成果1.对小波神经网络和ARMA模型在股票预测中的应用及效果进行全面、深入的研究和探讨。2.对小波神经网络和ARMA模型的优缺点进行细化分析，总结两种方法在不同场景下的适用性、优势和不足，为股票投资决策提供较为准确和有效的依据。3.在实证分析中对两种方法的预测效果进行比较，获得较好的应用价值，并为后续研究提供参考。