基于时间序列与PCA-BP组合模型的股价变化趋势研究

基于时间序列与PCA-BP组合模型的股价变化趋势研究

论文摘要

为提高股票价格预测精度和效率,提出了一种时间序列与PCA-BP神经网络组合模型。先利用时间序列模型预测股价随时间变化的主趋势,再利用PCA-BP神经网络模型对股价变化主趋势外的随机变化进行预测,最后将两种模型的预测结果相加得到最终的股价预测结果。对华大基因公司2018年周股价进行仿真实验,结果表明ARIMA与PCABP神经网络组合股价预测模型的预测精度更高,能为股价预测提供有价值的参考。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 鹿天宇,都莱娜,张雪伍

关键词: 主成分分析,模型,神经网络,股价预测

来源: 农村经济与科技 2019年11期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学

专业: 数学,有机化工,宏观经济管理与可持续发展,工业经济,金融,证券,投资

单位: 江苏理工学院商学院

基金: 2018年度江苏省大学生实践创新训练计划省级重点项目(201811463019Z)

分类号: F224;F832.51;F426.7

页码: 171-172+178

总页数: 3

文件大小: 1972K

下载量: 190

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