黄金交易是金融活动的一项重要组成部分，其价格的变化也是金融市场中经济行为主体投资决策过程的反映。对黄金价格的动态演变过程的刻划本质上就是数据生成过程的搜索。从黄金价格数据生成过程中，发现经济运行的内在规律或检验已有的经济理论，有助于黄金投资者与生产者了解黄金市场的特点。寻找适合的数学模型来预测黄金价格，是本文的主要内容。随着中国经济的发展，富人越来越多，这也就促进了中国人进行投资，但是，我们需要了解经济，在合适的地方投资，这样就不会出现中国大妈买黄金这种现象了。

......

建立模型

神经网络能够自动的抽取样本数据集合中的非线性关系进行模拟，根据实际情况主要确定三维网络输入[12]，使用一层隐含层，将员工的工资作为网络的输出，采用三层感知器结构，建立一个三维输入单输出的三层神经网络模型，见图3.2。合理的选择隐含层单元数非常重要，隐含层节点的数目与输入/输出层单元输出的数目、问题的要求有着直接的关系。如果隐层节点数目太少，则会导致网络获取的用来解决问题的信息太少，从而无法达到足够的连接权组合数目来满足学习；如果隐层节点数目太多，导致的结果不仅会是网络训练的时间延长，更重要的是数目过多会令整个学习时间过长，出现过度吻合的现象。确定隐层节点的数目有以下三种方法[6,14]：

......

BP网络用于证券预测

在证券预测研究中，常采用比本面分析和技术面分析两种方法。基本面分析是一种宏观分析法重点考察影响证券走势的宏观因素，产业因素，市场因素及企业因素等最基本的因素；技术面分析是一种围观分析方法，它使用技术手段分析证券市场交易数量和价格走势，从而预测证券市场行情变动趋势。传统的技术面分析方法多采用图标与指标作为工具，依靠主观判断及经验理论，很大成都降低了证券交易的可靠性。由于神经网络能够自动抽取数据集合中的非线性关系并进行模拟，常采用分析类似于股价预测等多因素，不确定，非线性的时间序列数据。

下面简要介绍用BP算法预测证券指数短期看懂趋势的一则实例：

1预测模型的设计  选取前日收盘价，前日成交量，昨日收盘价，昨日成交量，本日收盘价，本日成交量及与系统状态有关的2个指数RSI和DMA共8个参数作为网络的输入，明日收盘价作为网络的 输出采用3层感知器结构，经实验确定隐节电数为4，网络结构为8-4-1。初始值理工随机函数生成。动量因子是BP算法改进后增加的参数，其值在（0，1）范围内取偏小值。转移函数中增加了调整参数r：

2预测模型实证分析 股票指数是市场总体的反映，对某年4月11日－4月17日的上证指数进行预测。基于bp算法的预测模型预测结果与其他算法的预测结果如表3.5所示。Bp算法的预测结果比回归预测提高了0.39%，比指数预测提高了0.29%，比灰色预测提高了0.13%。