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本文选取上证50成分股中的一部分股票作为对象,统计了日内金融高频数据以及各交易时间段互联网资讯数量。将这些数据作为自变量,股价当日与后一日的收盘价是否上涨作为因变量,采用BP神经网络进行训练,然后收集当天的自变量带入网络对明天的股价股价是否上涨作出预测。通过五天的实验,模型平均准确率为70%。
基于金融高频数据与互联网资讯的股价预测研究
【摘 要】
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本文选取上证50成分股中的一部分股票作为对象,统计了日内金融高频数据以及各交易时间段互联网资讯数量。将这些数据作为自变量,股价当日与后一日的收盘价是否上涨作为因变量
【机 构】
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内江师范学院数学与信息科学学院
【出 处】
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内江科技
【发表日期】
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2021年1期
【基金项目】
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内江师范学院2018年度大学生科研项目(18NSD-18)
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