人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券價格預(yù)測中的應(yīng)用

證券市場中成功的交易模式是可以模仿及學(xué)習(xí)的.證券價格走勢實(shí)質(zhì)是一種復(fù)雜時序函數(shù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦處理問題過程中發(fā)展起來的新型智能信息處理系統(tǒng),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過調(diào)節(jié)連接權(quán)值以任意精度逼近任何連續(xù)函數(shù),因此也可以逼近證券價格隨時間變換這種函數(shù).文中采用基于BP模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用BP算法和遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,同時也采用了動量法和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整相結(jié)合的策略,對證券市場的價格進(jìn)行建模和預(yù)測,結(jié)果表明,此模型具有較好的學(xué)習(xí)、泛化能力,對股票市場或其他類似的非線性經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的走勢預(yù)測決策具有較好的效果.

作 者： 陳光華 CHEN Guang-hua   作者單位： 浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,浙江,杭州,310000  刊 名： 計(jì)算機(jī)仿真  ISTIC PKU 英文刊名： COMPUTER SIMULATION  年，卷(期)： 2007 24(10)  分類號： O242.1  關(guān)鍵詞： 股票市場   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   反向傳播算法   遺傳算法   預(yù)測  

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