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基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测 被引量:1

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摘要 股票价格预测一直是困扰投资者的难题,为了提高股票价格的预测精度,本文提出一种基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测方法。从股票数据中选取10个影响股票价格的因素,计算它们与股票价格的相关系数,从中提取关键因素,利用BP神经网络预测未来股票价格。将此方法用于华谊兄弟(300027)预测股票收盘价,结果表明,相对于未提取关键因素的BP神经网络,此方法提高了股票价格的预测精度。
作者 简荣杰
机构地区 厦门华厦学院
出处 《中国商论》 2017年第29期24-25,共2页 China Journal of Commerce
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