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基于神经网络和遗传算法的证券预测技术的研究的开题报告
一、选题背景和意义
证券市场是一个高度复杂和变化不定的系统，其涉及众多的因素和变量，如政治、经济、社会和技术等因素。如何准确地预测证券价格走势，为投资者提供准确的决策支持，一直是证券市场研究的热点问题之一。近年来，神经网络技术在证券预测方面的应用越来越广泛，本研究拟结合遗传算法对神经网络进行优化，进一步提高证券预测的准确性。
二、研究目的和内容
本研究旨在设计一种基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，以提高证券预测精度。具体研究内容包括：
1.综合审视目前证券市场预测方法，并分析其中存在的问题和不足。
2.研究神经网络及其在证券预测中的应用，掌握神经网络算法的基本原理。
3.研究遗传算法及其在优化神经网络中的应用，了解遗传算法的原理和实现方法。
4.设计基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，对证券市场的数据进行训练和测试，并对模型进行分析和优化。
5.验证该模型的性能和准确性，对预测结果进行统计和分析，对模型进行评价。
三、研究方法和技术路线
本研究主要采用文献研究、理论分析和实证研究方法。具体技术路线如下：
1.文献研究。搜集相关文献和数据，了解当前证券市场预测方法，并分析其中的优缺点和不足。
2.理论分析。研究神经网络算法及其在证券预测中的应用，掌握其基本原理；研究遗传算法及其在优化神经网络中的应用，了解其原理和实现方法。
3.实证研究。在MATLAB或Python环境中，使用获得的数据训练基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，对模型进行测试、分析和优化；验证该模型的性能和准确性，对预测结果进行统计和分析，对模型进行评价。
四、预期结果和意义
通过本研究，预计达到如下几个目标：
1.明确神经网络和遗传算法在证券预测中的优缺点，为后续的证券预测研究提供参考。
2.设计基于神经网络和遗传算法的证券预测模型，并对模型进行分析和优化，提高证券预测的准确性。
3.验证该模型的性能和准确性，对预测结果进行统计和分析，评价模型的实用性和可行性。
4.本研究可以为投资者提供准确的决策支持，帮助他们在证券市场中获得更好的投资收益。
五、参考文献
1.杜科、于迅，基于神经网络的股票价格预测，计算机工程与应用，2015年；
2.刘乾、唐俊，基于遗传算法和BP神经网络的宏观经济数据预测，计算机科学与探索，2013年；
3.王辛、胡景龙，基于神经网络模型的股票价格预测研究，山西财经大学学报，2016年；
4.李宁、李爱兰，基于遗传算法优化BP神经网络的股票预测方法研究，计算机工程与设计，2018年；
5.孙兴、辛友仁，基于LSTM神经网络的股票预测研究，计算机应用研究，2019年。