【摘 要】
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沪深300股指期货是灵敏反映中国证券市场股票价格变动趋势的指标,因此也是投资者分析股市动态、进行投资决策的重要依据。但同时,股指期货的变动是一项复杂的运动,宏观,微观等诸多因素的叠加影响导致预测股指期货成为一项极富挑战性的工作。因此,如何对股指期货进行准确预测,使得投资人能做出更合理的投资决策成为了一个经济学术研究的热点问题。本文首先梳理总结了国内外学者针对股市预测、神经网络在股市预测的研究动态,
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沪深300股指期货是灵敏反映中国证券市场股票价格变动趋势的指标,因此也是投资者分析股市动态、进行投资决策的重要依据。但同时,股指期货的变动是一项复杂的运动,宏观,微观等诸多因素的叠加影响导致预测股指期货成为一项极富挑战性的工作。因此,如何对股指期货进行准确预测,使得投资人能做出更合理的投资决策成为了一个经济学术研究的热点问题。本文首先梳理总结了国内外学者针对股市预测、神经网络在股市预测的研究动态,并对股指期货基本理论及其预测方法做了进一步详细的介绍。其次,考虑到股指期货波动受到诸多因素的影响,根据相关文献研究对其影响因素进行了归纳分类,并通过主成分分析法对影响因素进行降维处理,构建了基于数据空间的股指期货预测指标体系。随后,本文用人工鱼群算法优化LSTM神经网络的主要参数,构建基于人工鱼群算法优化的长短期记忆神经网络预测模型（AFSA-LSTM）。最后,进行了沪深300股指期货预测的实证研究,基于数据收集与预处理工作,其中数据选取了股指期货基本行情数据,并加入了第四章构建的基于数据空间的指标体系,完成AFSA-LSTM模型的训练,并基于AFSA-LSTM模型实现了沪深300股指期货预测,对预测结果进行了误差分析;同时选择了卷积神经网络（CNN）,LSTM单一模型与本文所提出的混合模型,并带入经过处理后的基本行情数据进行了实证对比分析,分析结果证明本文所提出的AFSA-LSTM预测模型在股指期货的预测中相较于其他两个模型有着更好的实用性和预测表现。本文研究表明:通过加入经过处理后的指标体系相比于只用单一行情数据的预测效果更优越;经过优化后的神经网络算法在股指预测方面相比于单一神经网络的效果更好,预测偏差更小;因此本文所提出的AFSA-LSTM混合预测模型对于股指期货的预测有着更好的表现,对投资者做出合理投资决策提供了有意义的参考。
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