【摘 要】
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证券市场中成功的交易模式是可以模仿及学习的.证券价格走势实质是一种复杂时序函数.人工神经网络可以通过调节连接权值以任意精度逼近任何连续函数,因此也可以逼近证券价格
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证券市场中成功的交易模式是可以模仿及学习的.证券价格走势实质是一种复杂时序函数.人工神经网络可以通过调节连接权值以任意精度逼近任何连续函数,因此也可以逼近证券价格随时间变换这种函数.选择好的神经网络学习算法,将证券历史数据进行预处理,形成技术指标输入神经网络让它学习成功的交易模式,人工神经网络系统就可以在将来辨别这种模式,产生交易信号.神经网络的学习其实是求最佳的连接权值,好的学习算法可使误差函数尽快收敛.该文详细推导了BP算法,讨论了改进的方法.另外也讨论了输入数据处理,预测方法的选择并提供了基于神经网络算法的证券交易系统软件架构的设计要点并与现有的证券分析软件进行了比较.最后该文用一个人工神经网络壳测试了一支股票,取得了良好的效果.该文得出结论为,人工神经网络的学习及模式识别能力应用于证券市场中可以帮助发现交易机会;选择好的技术指标组合作为神经网络的输入数据,可很大程度的提高人工神经网络交易系统预测的准确度.
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