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基于改进BP神经网络的A股投资实证研究

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摘要: 量化投资一直是国内外学者关注的热点问题，针对使用BP神经网络预测股票市场的相关问题，本文在对数据进行统计学上的数据预处理后，交替采用了遗传算法和模拟退火算法优化了BP神经网络的参数,并对A股市场中的股票进行预测。在此基础上，进行了为期十年的模拟交易，最终获得了24.1%的年化收益率。
神经网络 优化算法 预测 投资

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[V1] 2017-06-22 22:35:32 ChinaXiv:201706.00748V1 下载全文

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