基于神经网络和遗传算法的金融数据分析方法.pdf

-79-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION May.2024中国科技信息 2024 年第 10 期三星推荐金融市场的复杂性和不确定性使得对其进行准确的数据分析成为一项重要而具有挑战性的任务。随着科技的不断发展，神经网络和遗传算法等先进技术在数据科学领域展现出强大的潜力。金融数据分析已经取得了一些重要的成果，但仍然存在着一系列挑战，如市场波动性、信息不对称等。神经网络作为强大的模式识别工具，具有处理复杂数据结构的能力，而遗传算法则在参数优化和搜索空间中的全局最优解方面表现出色。通过将这两者相结合，我们期望提供一种更为有效的金融数据分析框架，以更好地适应市场的动态变化。通过这项研究，我们希望为金融领域的数据分析方法提供新的视角，并为未来研究提供有益的启示。研究背景金融数据分析的挑战和需求金融市场中存在着信息不对称性，即不同市场参与者拥有不同的信息来源和分析工具，从而导致市场上的信息不对称。这不仅使得市场竞争环境失衡，而且对数据分析提出了更高的要求，以更全面地理解市场情境和预测未来走势；另一个挑战来自金融市场数据的急剧增长和复杂化，随着大数据的崛起，金融机构面临着海量、高维度的数据处理问题。高频交易和算法交易的兴起使市场变得更加快速和复杂。这种高度自动化的交易方式对数据分析提出了更高的实时性和准确性要求，以在瞬息万变的市场环境中做出迅速而精准的决策。在面对这些复杂而严峻的挑战时，金融数据分析亟需更为创新和强大的解决方案。本研究选择了应用神经网络和遗传算法，为金融数据分析提供更为智能、灵活的工具，以更好地适应金融市场的多变和复杂性。引入神经网络和遗传算法作为应对手段在面对金融市场日益复杂的挑战时，引入先进的数据分析工具成为解决问题的关键。在本研究中，我们着眼于两个强大的技术工具：神经网络和遗传算法，以应对金融领域所面临的诸多难题。神经网络作为一种强大的模式识别工具，具有在大规模、高维度数据中发现潜在模式的能力。其类似人脑神经元网络的结构，使其能够更好地理解非线性关系，从而提高金融市场走势的预测准确性。引入神经网络，我们期望能够挖掘出金融数据中隐含的复杂关系，为更深层次的理解市场提供支持；遗传算法作为一种优化和搜索算法，通过模拟生物进化过程，能够寻找全局最优解。在金融领域，这意味着我们可以更有效地调整模型参数、优化投资组合，行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度基于神经网络和遗传算法的金融数据分析方法赵骁翔赵骁翔信达证券股份有限公司赵骁翔（1991），山东，硕士，研究员，研究方向：金融数据分析、AI 医疗数据研究、医疗数据分析研究。中国科技信息 2024 年第 10 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION May.2024-80-三星推荐并适应市场变动。引入遗传算法，我们希望提高金融决策的灵活性和适应性，以更好地适应不断变化的市场环境。研究目的与方法目标：提高金融市场理解和预测准确性随着金融市场的复杂性和信息量的急剧增加，传统的分析方法逐渐显得不足以满足日益严峻的挑战。提高对金融市场的理解意味着更好地把握市场中的关键趋势、规律和影响因素。这不仅需要对庞大的数据进行深入挖掘，还需要超越传统分析的局限性，更好地理解非线性关系、异常值和潜在模式。通过引入神经网络，我们可以借助其卓越的模式识别能力，挖掘出数据中的复杂关系，从而提高我们对金融市场运行机制的理解程度。结合遗传算法的优化搜索能力，我们可以更有效地调整模型参数，提升整体预测性能。通过引入神经网络和遗传算法，本研究旨在构建一种更为智能和适应性强的金融数据分析框架，以实现更深层次的市场理解和更准确地预测。方法神经网络基本原理在神经网络中，基本单元是神经元，其功能受到生物神经元的启发。每个神经元接收多个输入，通过加权和并加上偏置，再通过激活函数产生输出。这个输出作为下一层神经元的输入，构成了网络的前向传播过程。包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终的预测结果，而隐藏层负责学习数据中的复杂模式。每个神经元都有一个额外的参数，即偏置，有助于模型更灵活地适应数据。激活函数是神经网络的关键组成部分，决定神经元是否被激活。常用的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等，引入非线性性，使得神经网络可以学习和表示复杂的非线性关系。前向传播是从输入到输出的信息传递过程，而反向传播通过计算梯度来更新网络参数，使用梯度下降算法最小化损失函数，从而优化网络的权重和偏置。损失函数用于衡量模型预测与实际结果之间的差距。优化过程的目标是最小化损失函数，使得模型能够更准确地进行预测。遗传算法基本原理遗传算法是一种启发式搜索和优化算法，其基本原理是模拟生物进化过程。个体在遗传算法中以染色体的形式表示，染色体由基因组成，每个基因对应于问题解的一部分。这些个体经过适应度函数的评估，以衡量其对问题解的优劣程度。在遗传算法中，选择操作根据个体的适应度值，以概率方式选取个体作为父代，模拟了自然选择的过程；然后选中的父代进行交叉操作，即染色体的基因信息进行交换，产生新的个体。这模拟了基因的重组过程。变异操作随机改变染色体中的某些基因，引入新的基因信息，模拟了基因的突变。这一系列操作带来了新一代的个体。通过不断地进化过程，遗传算法能够在解空间中搜索到全局或局部的最优解。其具有全局搜索能力和对多模态问题的适应性，使其在复杂优化问题中表现出色。最终种群的更新反复进行，直到满足停止条件。遗传算法以模拟生物进化的方式，通过选择、交叉和变异等操作，逐步进化个体群体，以寻找问题的最优解。整合两者的研究框架本研究的综合金融数据分析框架旨在整合神经网络和遗传算法的优势，以提高对金融市场的理解和预测准确性。我们将进行数据准备和预处理阶段，收集并整理金融市场相关数据，确保数据质量和一致性。构建适应于金融数据的神经网络模型，考虑到市场的复杂性和非线性关系。在神经网络模型的基础上，引入遗传算法进行参数优化，通过适应度函数评估神经网络的性能，并通过选择、交叉和变异等操作演图 1 神经元 i 与 j 之间的连接强度图 2 遗传算法基本原理图 3 神经网络和遗传算法部分显示-81-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION May.2024中国科技信息 2024 年第 10 期三星推荐化出更优秀的参数组合。在模型训练和优化阶段，我们将使用历史数据对神经网络进行训练，并通过遗传算法不断调整其参数，以提高模型对金融市场数据模式和规律的学习能力。实验与结果分析阶段将对模型在金融市场预测方面的性能进行评估，深入了解其优势和局限性。实验设计参数设置和模型评估指标选择在综合金融数据分析框架中，参数设置和模型评估指标的选择是确保整体性能优越性的核心方面。激活函数的选择至关重要，建议考虑使用 ReLU、Sigmoid 或 Tanh 等以增强非线性拟合能力。对于遗传算法，合理设置参数至关重要。种群大小的选择需在搜索效率和计算成本之间进行权衡，适当的交叉和变异概率能够在搜索空间中寻找到更优秀的解。进化代数的确定需要考虑算法的迭代次数，以免早熟或过度搜索。选择合适的选择算子，如轮盘赌选择或锦标赛选择，是确保适应度较高的个体被优先选择的关键。在模型评估指标的选择方面，损失函数的合适选取，如均方误差（MSE）或交叉熵，将有助于衡量模型输出与实际结果的差异。对于分类任务，准确性是重要的评估指标，而回归任务可采用平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）等来评估预测精度。通过精准的参数设置和选择合适的模型评估指标，我们能够更好地优化和评估综合金融数据分析框架，以提高其在金融市场预测任务中的可靠性和效果。确保实验的可靠性和有效性对金融市场相关数据进行仔细检查，确保其质量，并进行适当的预处理步骤，如缺失值处理和数据归一化，以保证数据的完整性和一致性。在实验中引入适度的随机性时，使用随机种子来固定随机生成的结果，以确保实验的可重复性。在选择神经网络和遗传算法的模型结构时，进行模型选择和验证，采用交叉验证等技术，确保模型在不同数据集上的性能一致，并防止过度拟合。进行多次实验并取平均值，以验证实验结果的一致性和稳定性，减小因随机性引起的波动。引入对比实验组，使用其他已有的金融数据分析方法进行比较，有助于评估综合框架相对于传统方法的优越性，提高实验的说服力。使用可视化工具清晰地展示实验结果，如模型的学习曲线、预测结果与真实结果的对比等，以便更直观地理解模型的性能。详细记录实验设计、参数设置、运行结果等信息，形成完整的实验文档。这有助于其他研究者理解实验过程，复现实验，同时为未来的工作提供有益的参考。通过这些综合的措施，可以确保实验的可靠性和有效性，为研究结果的准确性和推广性提供坚实的基础。研究结果实验结果总结在综合金融数据分析框架的实验结果总结中，我们对框架的模型性能进行了全面评估。采用了多个指标，如准确性、均方误差（MSE）和夏普比率等，全面了解了框架在金融市场预测任务中的表现。通过系统的超参数调优，我们成功找到了神经网络和遗传算法的最佳超参数组合，提高了模型的泛化能力和适应性，使框架更加实用。对比实验显示，综合框架相对于传统的金融数据分析方法具有显著的优势，表现出更高的准确性和预测性能。这证实了框架在金融数据分析中的有效性。通过多次运行实验并取平均值，我们对模型的稳定性进行了深入分析，结果表明框架在不同实验中保持了一致的性能，证实了其对随机性的较好控制。实验结果得到了清晰的可视化展示，包括模型的学习曲线、预测结果与真实结果的对比等。这有助于研究者和决策者更直观地理解框架的性能和预测能力。结合实验结果，我们得出了对综合框架的结论，并提出了未来研究的展望。可能的改进方向包括进一步优化模型、考虑更多特定金融指标、探索不同的数据源等。通过这一实验结果总结，研究者能够全面了解框架的性能，验证研究假设，并在未来的工作中取得更深入的进展。对模型性能的深入分析深入分析综合金融数据分析框架的模型性能是确保研究结果可靠性和实用性的关键环节。我们对模型的准确性进行详细评估，通过比较预测结果与实际观测值，计算准确性率、错误率等指标，这有助于揭示框架对市场波动的应对能力。采用交叉验证等技术，对模型在训练集和测试集上的表现进行对比，通过观察模型在不同数据集上的表现，评估其泛化性能的稳定性和可靠性。在误差分析方面，我们深入研究模型的预测误差，特别关注预测误差较大的样本，并探讨可能的原因，如特殊事件或市场异常。这有助于识别模型在哪些条件下性能较差，为进一步改进提供指导。特征重要性分析是另一个关键的方面，通过深入了解模型中各特征的重要性，我们可以确定哪些因素对于模型性能的贡献最大。时序性能分析允许我们将模型的性能与时间序列数据相关联，观察其在不同时间点的表现。有助于评估模型是否能够捕捉市场变化的趋势，以及对于不同市场状态是否具有一致的预测能力，为实际应用提供更全面的评估。稳定性验证是确保模型实用性的一项关键任务。通过在不同时间段或市场条件下进行多次实验，观察模型性能是否保持一致，我们可以确定模型的鲁棒性，即在不同情境下是否能够保持相对稳定的预测性能。通过这一深入的性能分析，我们能够更全面地了解综合金融数据分析框架的模型性能，揭示其潜在优势和局限性，为进一步改进、优化和实际应用提供有力的指导。结语金融数据分析领域将在多个方向迎来新的机遇。深度学习与解释性模型的结合、增强学习在投资决策中的应用、多模态数据融合等成为未来的研究重点。可解释 AI 和道德性的考虑、区块链技术的应用、金融行为学与数据分析的交叉等将推动领域不断创新。这一研究的成功奠定了金融数据分析框架的基础，为未来更深入的研究和实际应用提供了坚实的基础。通过持续的技术创新和跨学科研究，我们有望迎来更为智能、全面的金融数据分析方法，为金融决策者提供更多有力的支持，助力金融行业的可持续发展。在未来的研究中，我们期待看到更多创新性的方法和技术的应用，以推动金融数据分析领域迈向新的高峰。