【摘 要】
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针对股票价格不仅受到众多不确定性因素影响而且数据本身具有高度模糊非线性等特点而导致的预测难问题,首先利用具有良好非线性寻优能力的遗传算法来优化BP网络初始权阈值的
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,安徽财经大学统计与应用数学学院
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针对股票价格不仅受到众多不确定性因素影响而且数据本身具有高度模糊非线性等特点而导致的预测难问题,首先利用具有良好非线性寻优能力的遗传算法来优化BP网络初始权阈值的设置,然后构建了一个基于历史股票价量信息为输入变量,日开盘价为输出变量的股指预测模型,在对观察期内上证综指（开盘指数）的实证研究表明,优化后的BP网络在训练时不仅可以更快地实现收敛,而且对于训练集与测试集样本的预测性均得到明显地提高.
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