xxxx研究
大创立项答辩
G R A N D F O U N D I N G P R O J E C T D E F E N S E
指导老师:小XX 组长:小XX 组员:小XX
目录
01����项目背景 02����研究意义
03���研究方案及可行性 04����项目创新点
05���项目进度安排及预期成果
C O N T E N T S
PART��01
项目背景
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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。
项目背景
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
项目背景
PART��02
研究意义
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研究意义
沪深300股指期货是现如今中国
金融期货市场最重要的交易品种
股指期货可以控制金融体系的风
险水平
联系到我国不成熟的金融期货市
场，股指期货的作用显得尤为重
要
预测
股指
投资者可以从对沪深300股指期货的准确预测中获得一定
参考信息，避免盲目投资。
管理层和监管部门能够据此提前对股市的发展趋势和股
指波动幅度等作出判断为监管和调控政策提供有利依据。
能够在一定程度上避免股市的过度震荡,达到稳定经济、
稳定社会的目的。
研究意义
PART��03
研究方案及可行性
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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。
研究方案及可行性
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。
研究方案及可行性
01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
02
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。
03
突发事件对股指预测
的影响
干预分析模型组合神经网络
研究方案及可行性
PART��04
项目创新点
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对突发事件情况的考虑
干预分析模型组合神经网络
优化生物进化算法
对算法中的选择、交叉、变
异的算法进行优化
组合优化神经网络
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
深度学习
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
项目创新点
PART��05
项目进度安排及预期成果
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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
一篇期刊论文。
01 02
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。
03
2018年1月初~3月初
将突发事件的因素加入模型
❑根据最终研究成果撰写两
篇高质量论文
04
项目进度安排及预期成果
xxxx研究
感谢您的欣赏
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