基于神经网络的在线学习策略

发布时间：2018-04-12 10:03

  本文选题：神经网络 + 在线学习　； 参考：《投资研究》2017年06期

【摘要】：本文使用BP神经网络模型对股票价格的时间序列进行预测,并利用在线学习算法对资产组合的权重配置进行实时调整,构建了基于神经网络的在线学习(OLNN)策略。以中国A股市场实际数据为基础的数值分析结果表明,OLNN策略不仅具有高效的运算效率和良好的参数稳定性,而且相比于其他交易策略,OLNN策略在累计收益率、夏普比率、最大回撤率等方面有更优异的表现。
[Abstract]:In this paper, the BP neural network model is used to predict the time series of stock price, and the on-line learning algorithm is used to adjust the weight allocation of portfolio in real time, and an on-line learning strategy based on neural network is constructed.The numerical results based on the actual data of China A-share market show that the ONN strategy not only has high computational efficiency and good parameter stability, but also compares with other trading strategies in the cumulative rate of return and sharp ratio.Maximum withdrawal rate and other aspects of better performance.
【作者单位】： 南开大学金融学院;南开大学中国特色社会主义经济建设协同创新中心;
【基金】：教育部社科项目“我国宏观审慎政策协调问题研究”(15YJA790090)的资助
【分类号】：F832.51;TP183

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本文编号：1739269