BP算法的改进及其在股票价格预测中的应用

被引：47

作者：

向小东

郭耀煌

刁尚敏

机构：

[1] 西南交通大学经济管理学院!四川成都,西南交通大学经济管理学院!四川成都,西南交通大学经济管理学院!四川成都

来源：

西南交通大学学报 | 2001年 / 04期

关键词：

神经网络; 预测; 激励函数; 股票价格;

D O I：

暂无

中图分类号：

F830.91 [证券市场];

学科分类号：

020219 [财政学（含：税收学）];

摘要：

为加速ＢＰ算法的收敛，提出了一种物理意义明确、体现人脑优选本质的新的激励函数，通过动态调整此激励函数的参数并结合已有的一些ＢＰ改进算法，用之进行股票价格的预测，得到了满意的结果。同时，股票价格的可预测性也从另一角度证明了我国不成熟股票市场的非有效性。只要预测模型选取恰当，可获得超过市场平均盈利水平的收益。

引用

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