人工神經網(wǎng)絡在證券價格預測中的應用

證券市場中成功的交易模式是可以模仿及學習的.證券價格走勢實質是一種復雜時序函數(shù).人工神經網(wǎng)絡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),人工神經網(wǎng)絡可以通過調節(jié)連接權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模型的神經網(wǎng)絡,用BP算法和遺傳算法來訓練網(wǎng)絡權值,同時也采用了動量法和學習率自適應調整相結合的策略,對證券市場的價格進行建模和預測,結果表明,此模型具有較好的學習、泛化能力,對股票市場或其他類似的非線性經濟系統(tǒng)的走勢預測決策具有較好的效果.

作 者： 陳光華 CHEN Guang-hua   作者單位： 浙江大學計算機學院,浙江,杭州,310000  刊 名： 計算機仿真  ISTIC PKU 英文刊名： COMPUTER SIMULATION  年，卷(期)： 2007 24(10)  分類號： O242.1  關鍵詞： 股票市場   神經網(wǎng)絡   反向傳播算法   遺傳算法   預測  

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