文章以LSTM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),引入一個(gè)混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將其應(yīng)用于證券市場(chǎng)上的統(tǒng)計(jì)套利。實(shí)證表明:混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)更精準(zhǔn);基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)確定的套利策略其收益率、套利成功率、套利次數(shù)均高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)進(jìn)行套利的結(jié)果;擴(kuò)大投資組合的規(guī)�？梢杂行г黾犹桌螖�(shù)和套利成功率,同時(shí)降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

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本文編號(hào)：3813097