【摘 要】
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基金可以投资于股票、债券、外汇、期货和期权等金融资产,由于股票交易在中国起步最早也最成熟,使得大多数基金公司的投资重点均在股票领域,因此对于基金经理和基金研究员来
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基金可以投资于股票、债券、外汇、期货和期权等金融资产,由于股票交易在中国起步最早也最成熟,使得大多数基金公司的投资重点均在股票领域,因此对于基金经理和基金研究员来说,动态和实时地了解股市的走势就非常重要;而人工智能技术的日渐成熟为股票分析提供了强有力的计算工具与分析工具,使得他们可以从众多纷繁的技术指标中解脱出来,转由计算机去“思考”,甚至做出决策,以减少人工分析预测所带来的风险。本课题就如何开发一个支持基金经理和基金研究员用于决策的股价趋势预测系统进行了详细的论述。第一,本文仔细研究了现有的基于时间时序的关于使用神经网络技术或应用统计学理论进行股市预测的方法,发现这些方法都缺少对进一步减少预测误差的研究,因此本文从通用函数逼近定理出发,推导出了组合神经网络模型,并将其应用于实际的预测,实验的结果以及和其它预测方法的对比表明:组合神经网络模型可以比较有效地进一步缩小预测过程中所产生的误差;同时,本文也详细描述了在实际应用当中的组合神经网络模型的各部分组成及其详细的工作流程,由此设计出了一整
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