作者【佚名】 来源【道义论文网】 发布时间【2018-05-19 22:59:32】 点击量【】

　　股票市场在中国发展已经很多年了，并且还取得了非常大的成绩，在政府推进型的制度变迁中，政府为市场发展提供了制度安排，其突出表现国家信用在股票市场的过度倾斜，实质为新兴股票市场的发展提供了一种“隐性担保契约”，支持股票市场赶超式发展，国家信用体现在证券建设和发展之中。那么我们在写股票硕士论文应该注意什么呢？

　　一、股票硕士论文代写的价格：

　　一般2万字数以下的股票硕士论文需要2000-3000的价格，2万到3万字数的论文需要4000左右的价格，3万字以上字数的论文则需要4000以上，论文写作出来可以保证质量的，且查重一般在15%以内，后续如果导师有修改的意见，可以负责修改，直到修改通过为止。

　　一篇股票硕士论文的价格是根据论文的题目方向和字数以及查重率和其它写作要求来决定价格的，所以最后的价格是需要论文的写作要求和代写机构协商达成的，当然这些价格只是给大家做一个参考，具体的还要根据实际的情况来决定。

　　二、股票硕士论文代写一般需要注意什么事项

　　1.在股票硕士论文代写的时候，我们首先必须要有一个结构，结构形成后，再去找一相关的资料，资料尽量要找的多一些，这样对我们的论文写作会有很大的帮助，然后了解了硕士的写作手法，把论文的提纲先列出来，写的越详细越好了，这样在左后写做的时候可以保证不会跑题。

　　2.一般在写作序言的时候要多参考一些期刊发表的了论文，要认识到需序言部分对于股票硕士论文的重要性，因为每个论文的写作这都是对自己研究方法和技术路线以及实验过程、技术成果都很了解，一般都是心中有数的，序言是很容易表现出来的，并且序言的部分要对整个论文进行概述和总结，同时也要阐述自己的观点，难度可以说是很大得，但是国内的一些论文一般都不太注重序言的不问，序言的写作更多的是借鉴别的学者的资料，所以我们要想提高论文的质量要多参考一些国外有关的资料，然后在资料的基础了整合自己的思路再进行构架，最后再进行写作。

　　3.在写股票硕士论文的时候要多多的使用图形或者表格以及公式，来表达意思，说明研究的问题的原理和方法。

　　4.论文中有关对他人的研究成果进行评价的时候，一定要站在客观的角度进行，对于一些缺点的评论时要做到慎重，如果没有把握，最好不要凭感觉随意的发表评论

　　股票硕士论文的写作时间是很长的，在写作的时候一点要制定好论文的提纲以及写作的计划，这样才可以按照计划顺利的完成论文的写作，现在学校都把论文作文毕业考核的标准，论文也是不可替代的，所以我们在写毕业论文的时候首先要调整好心态，能够让自己真是水平得到发挥，同时论文的写作也使得自身的应用能力得到提升，为我们今后的工作和学习奠定基础，切不可抱着过了就行的心态。

　　代写股票硕士论文案例范文

　　论文题目：基于BP神经网络模型的股票价格研究

　　摘 要：本文将BP神经网络模型与主成分分析法和遗传算法相结合，建立了预测股票价格变化的动态PCA-GA-BP模型。该模型能改善BP神经网络模型运算速度缓慢和易陷入局部最小值的缺点，弥补传统股票价格预测方法的不足。

　　关键词：BP神经网络模型 主成分分析 遗传算法 PCA-GA-BP模型

　　中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）03（b）-029-02

　　股票的价格走势不仅可以从一定程度上体现宏观经济的发展状况，而且与每个投资者的经济利益相关，因此研究我国股票市场的可预测性非常有意义。股票价格的预测方法主要分为两类：第一类是基于线性模型的传统统计经济学方法，第二类是采用人工神经网络模型的非线性方法。然而股票市场是一个复杂的系统，它具有非结构性、非线性、高噪声的特性，使用传统的方法建立精确、有效的模型比较困难。研究结果表明，BP神经网络模型能有效地考虑到影响股票价格的各种非线性因素，在股市预测方面效率和精准度相对较高。

　　1 BP神经网络模型

　　BP神经网络是由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。

　　1.1 BP神经网络模型原理

　　BP神经网络模型主要包括三个部分，分别是输入层、隐含层和输出层如图1所示。学习样本从输入层经各隐含层传向输出层，最终在输出层的各个神经元收到来自输入层的信息。之后，系统以减少输出值与期望值的误差为目标，从输出层开始经过各个中间隐含层修正各连接权值，最后回到输入层。随着这种修正传播的不断进行，网络调整权值直至误差达到理想值。

　　1.2 BP神经网络模型优缺点

　　首先，BP神经网络模型具有非线性映射能力强、自适应性和自学习能力强、容错能力强等优点，能通过网络训练储存网络权值中的学习内容，较好地处理内部作用机制复杂的非线性函数，从而准确地预测数据。

　　但是在实际应用中，BP神经网络模型存在着隐含层节点难确立、变量选择困难、运算速度缓慢等缺点。针对这些问题，作者对BP神经网络进行了改进，使其能准确、高效地预测股票价格。

　　2 BP神经网络模型的改进

　　2.1 BP神经网络与主成分分析结合

　　对股市未来趋势进行预测的基础是股市大量的历史数据，虽然这些数据简单明了，但直接将这些数据作为模型的输入样本是错误的，因为这组数据之间存在相关性。而主成分分析法能将一组互相影响的输入因子转换成两两不相关的、变量数少的综合指标，尽可能反映原指数信息的实际需求，揭示影响股价信息的一般因素和特殊信息。所以应先对数据进行主成分分析，选取足够的主成分数，从而作为输入层数据代入BP神经网络模型。

　　主成分分析对BP神经网络的改进主要体现在它可以有效地降低输入变量的维度，提取原指标的主要信息，减少模型的训练学习时间。但是，主成分分析不能捕捉股价因素之间的非线性关系，不能直接用于股票价格预测，而BP神经网络模型能很好地处理内部作用机制复杂的非线性关系。由此可知，主成分分析和BP神经网络模型的功能可以进行互补，整合各自的数据处理优势，从而对股价进行准确预测。

　　2.2 BP神经网络隐含层单元数的确定

　　在BP神经网络模型中，研究的问题本身已经确定了输入单元数和输出单元数。因此，模型成功的关键在于如何精准确定隐含层的层数和相应的单元数。因为一个隐含层就可以训练BP神经网络无限接近某一目标非线性函数，所以本文将网络层数确定为3，即只有一个隐含层。相反，确定隐含层的单元数是个十分复杂的问题。一方面，过多的单元数会影响网络的概括推理功能，另一方面，过少的单元数则会影响模型训练和预测的精度，降低实证效果。本文采用沈花玉等提出的BP神经网络隐含层单元数的改进方法，该方法基于3种基本确定单元数途径，即：

　　其中为隐含层单元数，n为输入单元数，m为输出单元数。

　　笔者提出综合这三种方法来确定最佳隐含层单元数的边界值，然后按照单元数范围从小到大依次对数据进行训练，根据训练误差和对应的测试误差，选择隐含层的最佳数目。

　　2.3 BP神经网络与遗传算法结合

　　遗传算法是一种自适应优化搜索算法，其思想来源于生物遗传学和适者生存的自然规律。遗传算法以期望的函数为目标，评价每个向量的适应度，然后根据该适应值实施变异、交换、选择等操作。在这过程中，适应度高的元素被留下来并传给下一代新的数据组，而适应度低的元素则被淘汰。

　　遗传算法具有较强的全局搜索能力，能弥补BP神经网络模型具有易陷入局部最小值的缺陷。将BP神经网络和遗传算法结合，可以充分发挥两者的优点，使新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性，又有遗传算法的强全局搜索能力。

　　3 PCA-GA-BP模型的股票预测

　　采用PCA-GA-BP模型预测股票价格流程如下：首先，选取股票交易的历史数据，用主成分分析法对数据进行预处理，消除数据间的冗余，以达到降维的目的；其次，利用本文2.2节所述方法选取合适的隐含层单元数，构建BP神经网络模型；再次，将输入變量分为训练段和预测段两部分，确保训练段数据尽量拟合，从而确定遗传算法相关参数；最后，训练改进后的BP神经网络，并用其预测股价。具体算法，如图2所示。

　　4 结语

　　PCA-GA-BP模型改进了BP神经网络隐含层节点难确立、变量选择困难、运算速度缓慢等缺陷，能准确预测具有非线性和随机性的股票价格，使预测值的误差达到最小值，实现更好的预测效果。

　　参考文献

　　[1] 齐晓娜，程维刚.基于遗传LMBP神经网络模型的股票预测[J].无线互联科技，2016（3）.

　　[2] 黄宏运，朱家明，李诗争.基于遗传算法优化的BP神经网络在股指预测中的应用研究[J].云南大学学报（自然科学版），2017（3）.

　　[3] 刘永福，李建功.利用BP神经网络预测上证指数[J].商务周刊， 2003（10）.

　　[4] 柏丹，靳鑫，孙方方.BP神经网络的股票价格预测模型建立[J].科技创业月刊，2013，26（1）.

点此返回栏目查看更多>>>职称评审动态