引入技术指标的BP网络在股市预测中的应用(英文)

被引：1

作者：

李正学

吴微

高维东

机构：

[1] 大连理工大学应用数学系

[2] 石油大学计算机系辽宁大连

[3] 辽宁大连

[4] 北京

来源：

数学研究与评论 | 2003年 / 01期

关键词：

BP neural network; stock market; prediction;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224.3 [运筹学在经济中的应用];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

本文使用股市分析中常用的一些技术指标构造BP网络的输入样本向量,在此基础上,对沪市股指的涨跌进行了预测.数值实验结果表明,该方法能够提高网络预测的正确率.使用跳跃学习及三种变学习率、批方式的学习算法对BP网络进行了训练,节省了预测时间.运用“在线预测”的方法对预测过程进行了跟踪.针对预测样本在预测性能及预测结果方面存在的差异,引入预测样本中心距离比的概念对其进行简单的划分,得到一些富有启发性的结果.

引用

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页数：15

共 5 条

[1] Stock price pattern recognition: a recurrent neural networkapproach. KEN-ICHI KAMIJO,TETSUJI T. International Joint conference on Neural Network . 1990
[2] Stock market prediction system with modular neural net-works. TAKASHI KIMOTO,KAZUO A. International Joint conference on Neural Network . 1990
[3] Non-linear time series modelling and forecasting using theneural network approach. LEI Ming,WU Ya,YANG Shu-zi. J. Huazhong Univ. of Sci. Tech . 1993
[4] Fast BP learning algorithm with adaptive variable stepsize vialinear reinforcement. DENG Zhi-dong,SUN Zeng-qi. Pattern Recognition . 1993
[5] Prediction of ups and downs of stock market by BPneural networks. WU Wei,CHEN Wei-qiang,LIU Bo. Journal of Dalian University of Technology . 2001

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