理工科大创立项答辩PPT课件

xxxx研究,学院：理学院,xxxxx,PART01,PART02,PART03,PART04,研究意义,项目背景,研究方案及可行性,项目创新点,PART05,项目进度安排及预期成果,01,PARTONE,项目背景,01,项目背景,1982年全球首个股指期货在美国上市经过30多年的发展，股指期货已成为国际上最成熟的金融期货全球已有股指期货产品400多个,股指期货的作用,1、提供了双向交易和风险对冲机制，健全股票市场内在的稳定机制2、提供避险保值工具，有效保护各类投资者利益3、防止了操纵市场的行为。,2010年4月16日沪深300股指期货上市，2015年4月16日上证50、中证500股指期货上市我国股指期货上市四年多以来，其成交额已遥遥领先于其它期货品种自从上市以来，期指合约累计成交量已达到4.55亿多手持仓量由上市初期的2702手增加至目前近14万手交易量更是一度在80万手上下波动,02,PARTTWO,研究意义,01,研究意义,02,研究意义,03,PARTTHREE,研究方案及可行性,01,科学性与可行性,Malliaris(1996)Qi(1999)Amilon(2003)Santin(2004)Binner(2005)Lin(2005)等人的研究表明神经网络的预测效果要优于传统方法龙建成（2005)胡静（2007)尚俊松（2004)等许多学者都利用神经网络进行了股市方面的预测研究我国学者大量实证研究结果表明人工神经网络应用于我国股票市场的预测是可行和有效的，有良好的前景,02,科学性与可行性,BP神经网络,即误差反向传播网络，由输入层、输出层和至少一个隐层组成，各层包含多个神经元可以将输入信息综合加权，以激活函数的形式产生或输出,RBF神经网络,相比于BP神经网络，引入激活函数RBF，加快神经网络学习速度,03,科学性与可行性,01,02,03,Wittkemper和ManfredSteine讨论了预测股票系统风险的不同方法，对1967年到1986年德国67家上市公司的财务报表进行分析，发现最为准确地方法是利用遗传算法优化的人工神经网络方法,Khoa,N.L.D.等(2006)用时间和利润作为可调整权重因素的BP神经网络对股票价格进行预测,Huang,Fu-Yuan(2008)用加入蜂群算法的模糊神经网络对上证指数进行预测,01,02,03,生物进化算法优化的神经网络,单独的神经网络算法容易陷入局部最优值，因此需要其他算法对神经网络组合优化，增强全局搜索能力，同时优化神经网络学习规则，优化网络权系数进化算法：遗传算法、遗传规划、进化策略群智算法：粒子群算法、人工鱼群算法,基于深度学习,构造多隐层的神经网络，使网络复杂化，预测结果更准确,突发事件对股指预测的影响,干预分析模型组合神经网络,04,我们的研究方案,三步走,04,PARTFOUR,项目创新点,01,项目创新点,优化生物进化算法,对突发事件情况的考虑,组合优化神经网络,深度学习,干预分析模型组合神经网络,将神经网络组合多种生物进化算法以获得更准确的预测结果,对算法中的选择、交叉、变异的算法进行优化,运用多层的人工神经网络和训练它的方法多层组织链接一起形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,05,PARTFIVE,项目进度安排及预期成果,01,2017年4月中旬7月底知识准备及建立基础模型发表一篇沪深300股指期货预测研究的综述。,2017年11月初2018年1月初运用深度学习和组合优化的方法改进模型依据以上研究成果，发表一篇高质量论文。,2017年7月底10月底优化模型评价模型依据以上研究成果，发表一