摘要:股票市場是非線性系統(tǒng),具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和外部因素多變性,在股市指數(shù)價(jià)格和成交量基礎(chǔ)上,引入宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)共同構(gòu)建模型預(yù)測指標(biāo)體系,并分析各指標(biāo)之間的長期均衡關(guān)系和因果關(guān)系。在貝葉斯分析的基礎(chǔ)上,將代表網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的懲罰項(xiàng)引入模型誤差函數(shù)中,并通過動態(tài)調(diào)整懲罰因子刪減網(wǎng)絡(luò)中對股票市場不敏感的隱層神經(jīng)元,在保證模型泛化能力的同時實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)精簡。以上證指數(shù)為例,構(gòu)建基于BP算法的結(jié)構(gòu)修剪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,在不同的預(yù)測指標(biāo)體系下對股票市場運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí),并對上證指數(shù)進(jìn)行仿真預(yù)測。最后,通過與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型比較驗(yàn)證該模型的有效性。