基于人工神经网络的沪锌期货价格预测研究

发布时间：2017-06-17 07:08

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【摘要】：分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点。选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型。实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用。
【作者单位】： 同济大学经济与管理学院;
【关键词】： 沪锌 人工神经网络 价格预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071114,71672128) 国家科技支撑计划资助项目(2011BAC10B08) 教育部社会科学支撑计划资助项目(11YJC630216) 上海市重点学科建设基金资助项目(B310) 同济大学中央高校基本科研业务费资助项目
【分类号】：TP183;F764.2;F724.5
【正文快照】： 一、引言人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)基于信息系统构建,对现实世界进行模拟,是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。神经网络是一种运算模型,由大量的

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本文编号：457679