基于神经网络的股票配对交易策略研究

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本文用R语言进行模拟交易,对神经网络在股票配对交易上的应用进行实证分析。以2016年10月10日至2018年8月期间互联网行业的50只股票为股票池。用相关系数筛选股票对,建立神经网络模型捕捉交易时机。实证结果表明,在20交易日内的收益率为4%。说明基于神经网络设计的配对交易策略可以为投资者带来收益。
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