本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡 + 在線學習��； 參考：《投資研究》2017年06期

【摘要】：本文使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對股票價格的時間序列進行預測,并利用在線學習算法對資產(chǎn)組合的權重配置進行實時調(diào)整,構建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的在線學習(OLNN)策略。以中國A股市場實際數(shù)據(jù)為基礎的數(shù)值分析結果表明,OLNN策略不僅具有高效的運算效率和良好的參數(shù)穩(wěn)定性,而且相比于其他交易策略,OLNN策略在累計收益率、夏普比率、最大回撤率等方面有更優(yōu)異的表現(xiàn)。
[Abstract]:In this paper, the BP neural network model is used to predict the time series of stock price, and the on-line learning algorithm is used to adjust the weight allocation of portfolio in real time, and an on-line learning strategy based on neural network is constructed.The numerical results based on the actual data of China A-share market show that the ONN strategy not only has high computational efficiency and good parameter stability, but also compares with other trading strategies in the cumulative rate of return and sharp ratio.Maximum withdrawal rate and other aspects of better performance.
【作者單位】： 南開大學金融學院;南開大學中國特色社會主義經(jīng)濟建設協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：教育部社科項目“我國宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問題研究”(15YJA790090)的資助
【分類號】：F832.51;TP183

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