因子分析和神经网络相融合的股票价格预测

发布时间：2017-10-10 03:30

  本文关键词：因子分析和神经网络相融合的股票价格预测

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【摘要】：为了提高股票价格的预测精度,提出一种因子分析与神经网络相融合的股票价格预测模型.首先采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子,然后将主要因子作为神经网络的输入向量进行学习和建模,并采用遗传算法对神经网络进行优化.该模型融合了因子分析和神经网络的优势,可以准确刻画股票价格变化的复杂性和非平稳性,提高了股票价格的预测精度,而且泛化能力更优.
【作者单位】： 郑州科技学院信息工程学院;
【关键词】： 股票价格 预测模型 因子分析 神经网络
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(61202207)
【分类号】：F830.91;F224;TP183
【正文快照】： 股票价格受到经济水平、市场规模、居民收入、股民心理等因素的综合作用,导致股票价格具有较强波动性和非线性的变化特点.在短期内股票价格看似无序,但在长时间序列中股票价格波动有一定的趋势性,所以股票价格的历史数据隐含着趋势变化特性[1].目前股票价格预测模型主要有,以

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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7 刘海s，

本文编号：1004100