基于神经网络的股市预测系统

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该文首先对股票定价理论研究作了详尽的回顾,并将其分为三类:真实价值理论、市场价格行为理论和有效市场定价理论.在此基础上,结合国内外对证券市场的最新研究成果,尤其是行为金融学研究的成果,从实证角度探讨股票价格的可预测性基础.在论文的第二部分,该文首先概括介绍在股票价格预测的研究中,神经网络方法的应用前景;并在多层BP神经网络模型的基础上,结合经济类时间序列的特点,采用构造输入输出模式对的方法,利用上证指数作为训练样本,建立误差后向传播预测模型,实证检验短期预测结果令人满意.
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