發(fā)布時間：2017-10-10 03:30

  本文關(guān)鍵詞：因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的股票價格預(yù)測

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【摘要】：為了提高股票價格的預(yù)測精度,提出一種因子分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的股票價格預(yù)測模型.首先采用因子分析法確定影響股票價格的主要因子,然后將主要因子作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量進行學習和建模,并采用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化.該模型融合了因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,可以準確刻畫股票價格變化的復雜性和非平穩(wěn)性,提高了股票價格的預(yù)測精度,而且泛化能力更優(yōu).
【作者單位】： 鄭州科技學院信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 股票價格 預(yù)測模型 因子分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學基金青年基金資助項目(61202207)
【分類號】：F830.91;F224;TP183
【正文快照】： 股票價格受到經(jīng)濟水平、市場規(guī)模、居民收入、股民心理等因素的綜合作用,導致股票價格具有較強波動性和非線性的變化特點.在短期內(nèi)股票價格看似無序,但在長時間序列中股票價格波動有一定的趨勢性,所以股票價格的歷史數(shù)據(jù)隱含著趨勢變化特性[1].目前股票價格預(yù)測模型主要有,以

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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7 劉海s，

本文編號：1004100