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基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测

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影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对股市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.

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来源
《第八届中国管理科学学术年会》|2006年|220-226|共7页
会议地点南京
作者
梁循; Department of Management Science; 陈华; 杨健; 曾月卿;
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作者单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会;

南京航空航天大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类国际互联网;证券市场;
关键词
互联网; 股市信息量; 股价波动率; 神经网络;

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