神经网络方法在股票投资中的应用
外文标题：The Application of Neural Networks in Stocks Investment
文献类型：期刊
作者：毛娜[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院,中国人民银行营业管理部 北京100872,北京100045
[2]中国人民大学统计学院,中国人民银行营业管理部 北京100872,北京100045
年：2008
期刊名称：统计与信息论坛
卷：23
期：1
页码范围：63-67
增刊：增刊
收录情况：CSSCI(61C1262008010012)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt200801012.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2008.01.012
关键词：BP神经网络;分类标准;过抽样
摘要：日益膨胀的股票市场信息远超出人们的处理能力,股票价格变得越来越难以预测.神经网络方法可以模拟人工智能处理海量信息,提高对股票市场的预测水平.运用中国1998～2005年股票市场数据,利用梯度下降法拟合了一个BP神经网络模型,在实证过程中重点讨论预测过程中出现的分类标准、过抽样、过度训练等问题.认为正确运用神经网络方法可以提高预测分析效果,神经网络模型可以谨慎地作为一种股票投资分析方法加以运用.
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