【摘 要】
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科学技术在不断的发展,社会在不断的进步,人工神经网络方法在金融领域存在广泛的应用。基于 2010—2017 年不同趋势的股 票 K 线数据,选择技术性指标,建立人工神经网络模型对
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科学技术在不断的发展,社会在不断的进步,人工神经网络方法在金融领域存在广泛的应用。基于 2010—2017 年不同趋势的股 票 K 线数据,选择技术性指标,建立人工神经网络模型对 2010—2016 年数据进行训练,预测 2017 年以来的情况,并基于预测结果构建量 化投资策略。分析表明,利用人工神经网络投资策略可使上涨趋势股票获得较高的收益,而对于下降趋势的股票表现较差。鉴此,建议在 利用人工神经网络方法构建择时策略之前,应结合其他方法筛选股票,针对性地投资进而提高策略绩效。
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