基于BP神经网络的股价预测方法研究——以军工板块为例的开题报告.docx

基于BP神经网络的股价预测方法研究——以军工板块为例的开题报告
研究背景：
股票市场的波动性较高，存在着许多难以预测的影响因素，如政策调整、国际贸易形势等。股票投资者需要准确预测股票价格波动趋势，以便在交易过程中做出正确的决策，从而获取收益。
研究内容：
本研究以军工板块作为案例，采用基于BP神经网络算法的股价预测方法。首先，通过数据采集和筛选得到军工板块的历史股票价格数据。然后，将数据分为训练集和测试集，使用BP神经网络算法对训练集数据进行训练，构建模型。最后，使用测试集的数据进行模型验证及误差分析，并对模型进行优化和改进。
研究目的：
本研究旨在探究基于BP神经网络算法的股价预测方法在军工板块中的应用，提高股票投资者对股票价格波动趋势的预测准确度和决策能力，同时促进股市的健康发展。
研究方法：
本研究采用数据采集、筛选、BP神经网络算法、模型构建、误差分析和模型优化等方法。具体步骤如下：
1.数据采集与筛选：收集军工板块历史股票价格数据，并根据数据质量要求进行筛选和清洗。
2.BP神经网络算法：采用BP神经网络算法对数据进行训练，利用历史数据预测未来股票价格波动趋势。
3.模型构建：将数据分为训练集和测试集，采用BP神经网络算法对训练集数据进行训练，构建可行的预测模型。
4.误差分析：使用测试集的数据进行模型验证及误差分析，评估模型预测的准确度和稳定性。
5.模型优化：根据误差分析结果，对模型进行优化和改进，提高预测准确度和稳定性。
研究意义：
本研究的成果能够提高投资者对股票市场的理解和预测能力，同时可以作为金融分析领域的参考和借鉴。此外，本研究也有助于提高证券公司、投资公司等金融机构的投资决策能力和效率，促进股市的稳步发展。
预期结果：
本研究预期能够得到基于BP神经网络算法的股价预测模型，并通过误差分析和优化，提高模型的预测准确度和稳定性。同时，本研究将使投资人员更加了解股票市场，并提高其预测股票价格波动趋势的能力，促进金融市场的健康发展。