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基于人工神经网络的股市预测模型 被引量:16
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作者 孙丹 张秀艳 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2002年第4期68-70,共3页
建立了构成基于人工神经网络的 3种股市预测模型 (基本数据模型、技术指标模型和宏观分析模型 ) ,分析了神经网络应用于股市预测的实效性。实证分析表明 ,3种模型对上证综合指数的拟合效果均较好。在“基本数据模型”中 ,建立带有附加... 建立了构成基于人工神经网络的 3种股市预测模型 (基本数据模型、技术指标模型和宏观分析模型 ) ,分析了神经网络应用于股市预测的实效性。实证分析表明 ,3种模型对上证综合指数的拟合效果均较好。在“基本数据模型”中 ,建立带有附加动量项和自适应学习速率的 BP网络 ,具有较快的运算速度和逼近性能。在“技术指标模型”中 ,通过一些股市重要技术指标的引入 ,使其增加了反映市场各方面深层内涵的信息 ,而且网络的泛化能力有所提高。在“宏观分析模型”中 ,引入了影响股市的 5项主要宏观经济指标 ,使模型包含了宏观经济基本面的更多信息 ,强化了股市神经网络模型的应用价值。 展开更多
关键词 股市预测模型 人工神经网络 股票市场 基本数据模型 技术指标模型 宏观分析模型
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二层人工神经网络在股市预测模型中的应用——以上证指数为例 被引量:1
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作者 李艺君 阎虎勤 《社会科学前沿》 2020年第5期675-684,共10页
文章在阐述了现行的股价指数预测方法基于线性假设的局限性,针对股价指数变动的非线性和波动性,探讨了一种二层人工神经网络的股价指数预测模型。在Python软件的支持下,以上证综合指数(简称上证指数,代码000001) 1050个连续交易日的收... 文章在阐述了现行的股价指数预测方法基于线性假设的局限性,针对股价指数变动的非线性和波动性,探讨了一种二层人工神经网络的股价指数预测模型。在Python软件的支持下,以上证综合指数(简称上证指数,代码000001) 1050个连续交易日的收盘价为原始样本数据,对指数收盘价及其增长指数进行短期预测,分别计算样本数据和预测数据的涨跌变动趋势。实证结果表明,文中构建的二层结构的BP神经网络预测上证指数变动趋势的准确率高达0.65。得出结论,当样本量和输入层变量选取恰当、网络学习训练次数足够时,使用BP神经网络预测股价指数变动趋势的结果较为准确。 展开更多
关键词 人工神经网络 股市预测模型 上证指数
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Analysis of the Bovespa Futures and Spot Indexes With High Frequency Data
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作者 Edimilson Costa Lucas Danilo Braun Santos +2 位作者 Bruno Nunes Medeiro Vinicius Augusto Brunassi Silva Luiz Carlos Monteiro 《Chinese Business Review》 2015年第4期192-200,共9页
Data from the World Federation of Exchanges show that Brazil's Sao Paulo stock exchange is one of the largest worldwide in terms of market value. Thus, the objective of this study is to obtain univariate and bivariat... Data from the World Federation of Exchanges show that Brazil's Sao Paulo stock exchange is one of the largest worldwide in terms of market value. Thus, the objective of this study is to obtain univariate and bivariate forecasting models based on intraday data from the futures and spot markets of the BOVESPA index. The interest is to verify if there exist arbitrage opportunities in Brazilian financial market. To this end, three econometric forecasting models were built: ARFIMA, vector autoregressive (VAR), and vector error correction (VEC). Furthermore, it presents the results of a Granger causality test for the aforementioned series. This type of study shows that it is important to identify arbitrage opportunities in financial markets and, in particular, in the application of these models on data of this nature. In terms of the forecasts made with these models, VEC showed better results. The causality test shows that futures BOVESPA index Granger causes spot BOVESPA index. This result may indicate arbitrage opportunities in Brazil. 展开更多
关键词 econometric models ARBITRATION stock exchange vector autoregressive (VAR) vector error correction (VEC) Granger causality
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IS TECHNICAL ANALYSIS INFORMATIVE IN UK STOCK MARKET? EVIDENCE FROM DECOMPOSITION-BASED VECTOR AUTOREGRESSIVE(DVAR) MODEL 被引量:2
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作者 XIE Haibin BIAN Jiangze +1 位作者 WANG Mingxi QIAO Han 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2014年第1期144-156,共13页
The paper proposes a new approach -- The decomposition-based vector autoregressive (DVAR) model to scrutinize the predictability of the UK stock market. Empirical studies performed on the monthly British FTSE100 ind... The paper proposes a new approach -- The decomposition-based vector autoregressive (DVAR) model to scrutinize the predictability of the UK stock market. Empirical studies performed on the monthly British FTSE100 index over 1984-2012 confirm that the DVAR model does provide informative forecasts for both in-sample and out-of-sample forecasts. Trading strategies based on the DVAR forecasts can Significantly beat the simple buy-and-hold, which demonstrates the valuable information provided by technical analysis in the UK stock market. 展开更多
关键词 DVAR stock market predictability technical analysis UK stock market.
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