● 摘要
股票市场的技术分析是以预测市场价格趋势为目的，通过一些技术指标量值及图表对市场行为进行研究，提供买卖的时机。通过对以往数据及一些主要技术指标在股市的实证分析效果研究，可以看出，价量资料可反映出有关的市场力量。不论是基本供求因素，还是政治因素等等，各种因素最终都会反映在市场价格与成交量的变动上。凡是不能反映在价格与成交量的变动的因素就是无关的因素。而要了解各因素与价量变动的具体联系就一定离不开技术分析方法。技术分析图表能反映价格波动的状况。它不但能反映过去，还可以用来预测市场未来发展，而且由于图表能反映和预测市场走向，若能分析好图表，就能有效的掌握买卖时机，并协助拟定交易计划、评估风险。在分析股票市场中股票价格运动趋势方面，技术分析方法有着独特的优势。当然，技术分析方法并不是完美无缺的，若想要真正地了解一个市场或某只股票，我们还需要运用多种方法全面分析和研究。同时技术分析方法也是日新月异。总结以往的技术分析方法，开拓新型研究方法都是摆在每位投资者和股票研究人员面前的课题。 本文就是希望通过自己对股票市场中技术分析理论的分析和研究，论证技术分析方法在股票市场中确实具有无可比拟的优势和可操作性，同时总结、发掘技术分析方法中的不足和改进措施，并根据自己在运用技术分析方法中的体会提出技术分析方法中指标参数的改进方法，创新性地提出将人工神经网络理论用于股票市场的技术分析领域。 人工神经网络理论的提出和应用是从80年代开始的，是人类根据人类自身大脑产生思维过程所建立的一种解决问题的方法。它把我们通常判断一件事物的标准作为一个神经元。不同的神经元所构成的网络便是神经网络。当我们有一个信息来源作为这个神经网络的输入时，经过各类判断方法的判断，最后产生一个结论。这就是神经网络的工作过程。它是对经验总结的一个延续，和以往的技术分析方法对比而言它的数学模型是非线性的，这一点对于模拟现实股票市场发展是很重要的。由于和计算机技术紧密地结合，所以它具有更强大判断能力。从理论上讲人工神经网络理论在分析和判断能力上是以往各类技术分析方法所无可比拟的。 本文从结构上分为五部分：第一部分是对股票市场和股票市场中投资分析方法的发展进行回顾；第二部分是对技术分析方法和基本分析的关系进行探讨；第三部分通过统计学的方法说明技术分析方法在判断股票市场中股价波动的有效性及其选择；第四部分提出对若干技术分析方法中参数的优化及组合；第五部分提出运用在控制理论中发展起来的人工神经网络理论来进行经济领域中的股票价格波动的分析与判断。本文的重点是第四部分和第五部分。 全文通过运用统计学的方法对股票市场技术分析理论的有效性、局限性进行研究；总结自己在研究技术分析指标时的经验，提出若干技术指标参数的优化值和几种技术指标配合使用的具体方法；探索将人工神经网络应用于股票市场价格波动的分析，并对其可行性进行研究和说明。对若干技术指标参数优化值和几种技术指标配合使用方法的阐述，是本文具有独到见解的内容。本文最具创新的内容，是对应用人工神经网络分析股票市场价格波动的研究。由于对人工神经网络理论的运用，目前还只是处于初级阶段，很多东西还很不完善，运用目前的算法还不能满足实际的需要。本文中对人工神经网络理论在经济领域的运用也是探索性的，还有很多不足，希望得到各位老师和同学的指正。