【摘 要】
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关于股票价格准确预测问题,借助股票价格指数,投资者可以掌握股市整体的发展动态。为了增加收益,降低风险,制定正确的投资决策,合理预测股指是必要的。然而传统预测方法存在方法单一、缺乏定性分析等不足,难以适应国内复杂的股票市场。为解决上述问题,在股市可以预测的前提下,从股市自身特点出发,提出了一种定性与定量相结合的新式组合算法。将粒子群优化(PSO)、非线性独立成分分析(NLICA)、BP神经网络三种算
【机 构】
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中国航天系统科学与工程研究院,哈尔滨工业大学管理学院
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关于股票价格准确预测问题,借助股票价格指数,投资者可以掌握股市整体的发展动态。为了增加收益,降低风险,制定正确的投资决策,合理预测股指是必要的。然而传统预测方法存在方法单一、缺乏定性分析等不足,难以适应国内复杂的股票市场。为解决上述问题,在股市可以预测的前提下,从股市自身特点出发,提出了一种定性与定量相结合的新式组合算法。将粒子群优化(PSO)、非线性独立成分分析(NLICA)、BP神经网络三种算法相结合,建立上证综指预测模型,并通过计算机仿真进行模型验证。结果表明新式组合预测模型比传统方法的适应性
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