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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
證券市場(chǎng)中成功的交易模式是可以模仿及學(xué)習(xí)的.證券價(jià)格走勢(shì)實(shí)質(zhì)是一種復(fù)雜時(shí)序函數(shù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦處理問(wèn)題過(guò)程中發(fā)展起來(lái)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(guò)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(jià)格隨時(shí)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(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,同時(shí)也采用了動(dòng)量法和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整相結(jié)合的策略,對(duì)證券市場(chǎng)的價(jià)格進(jìn)行建模和預(yù)測(cè),結(jié)果表明,此模型具有較好的學(xué)習(xí)、泛化能力,對(duì)股票市場(chǎng)或其他類似的非線性經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的走勢(shì)預(yù)測(cè)決策具有較好的效果.
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