【摘 要】
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人工神经网络方法在金融领域存在广泛的应用.基于 2010-2017 年不同趋势的股票K线数据, 选择技术性指标, 建立人工神经网络模型对 2010-2016年数据进行训练, 预测2017年以来
【机 构】
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广西财经学院信息与统计学院,广西财经学院图书馆
【基金项目】
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广西财经学院“量化投资回测及其有效性研究”（BS201718）.
论文部分内容阅读
人工神经网络方法在金融领域存在广泛的应用.基于 2010-2017 年不同趋势的股票K线数据, 选择技术性指标, 建立人工神经网络模型对 2010-2016年数据进行训练, 预测2017年以来的情况, 并基于预测结果构建量化投资策略. 分析表明, 利用人工神经网络投资策略可使上涨趋势股票获得较高的收益, 而对于下降趋势的股票表现较差. 鉴此, 建议在利用人工神经网络方法构建择时策略之前, 应结合其他方法筛选股票, 针对性地投资进而提高策略绩效.
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