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声明
第1章导论
1.1问题的提出
1.1.1研究的背景
1.1.2问题的提出
1.1.3研究意义
1.2期货价格预测的国内外相关研究评述
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.2.3相关理论评价
1.3本文主要研究内容
1.3.1研究内容
1.3.2研究目标
1.3.3解决的主要问题
1.3.4技术路线
第2章期货预测方法选取
2.1基本假设
2.1.1期货市场预测的可能性假设
2.1.2期货市场预测的现实可能性
2.2已实现的期货预测方法的特点及适用范围
2.2.1投资分析方法
2.2.2数据挖掘技术法
2.2.3组合预测方法
2.3期货市场预测存在的问题
2.3.1预测方法和期货数据的特征不匹配
2.3.2期货数据的高噪声
2.4本文研究模型的构建
2.4.1本模型的构建
2.4.2本模型理论依据
2.4.3本模型预测期货市场的可行性
第3章原始期货数据预处理
3.1期货数据预处理时考虑的因素
3.1.1期货价格的构成要素
3.1.2影响主要金属期货品种价格变动的因素
3.2数据预处理方法的选取
3.2.1数据预处理的模型分解
3.2.2拟采用的预处理方法
3.3期货预测连续数据的构建
3.3.1实验数据的获得
3.3.2从不连续的市场数据构建连续数据序列
3.4对原始数据进行消噪
3.4.1通货膨胀率调整
3.4.2周期项消除
3.4.3随机项滤波
3.5数据预处理前后比较
3.5.1直观比较
3.5.2特征比较
第4章主要金属品种预测模型的构建与实现
4.1金属品种的选择
4.1.1铜期货市场分析
4.1.2铝期货和锌期货市场分析
4.2铜期货预测模型的构建
4.2.1预测模式的选取
4.2.2建模辅助工具的选取
4.2.3 MATLAB下铜期货预测模型的构建
4.3铜期货预测模型的实现
4.3.1预测模型的训练
4.3.2测试仿真
4.3.3神经网络方法和其他定量分析法的实证比较
4.4期货铝和期货锌的价格预测
4.4.1核心代码的设计
4.4.2参数设置及误差分析
4.4.3数据反归一后的预测结果
4.5本模型的评价
4.5.1预测结果的分析
4.5.2模型的推广性分析
第5章预测中出现的问题及解决方法
5.1预测实验中出现的异常情况
5.1.1达到计算目标后，仿真精度不高
5.1.2网络可以达到目标，但训练时间过长
5.1.3达到最小的下降梯度.程序中止
5.2算法的改进及实际效果比较
5.2.1附加动量法
5.2.2自适应学习速率法
5.2.3 L-M算法
5.2.4三种解决方法仿真结果的比较
5.3模型参数的再调整
5.3.1网络结构调整
5.3.2初始值调整
5.3.3学习速率调整
5.3.4期望误差调整
第6章预测平台的设计与实现
6.1可行性分析
6.1.1功能分析
6.1.2技术分析--Matlab与Visual C++的结合
6.2 VC++与MATLAB的接口技术
6.2.1 Matlab与VC++互连的方法
6.2.2 Matcom的工作原理
6.3互连的具体实现
6.3.1 VC与Matcom的接口配置
6.3.2将m文件编译后放入VC中
6.4平台使用说明
6.4.1网络训练
6.4.2网络仿真
第7章结论与展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间参加的科研课题和发表的学术论文
致谢
