基于PCA-BP组合模型的股价预测分析

于春蕾; 李梦悦; 尹伟石

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基于PCA-BP组合模型的股价预测分析

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随着金融业数据环境的日益复杂,投资者稳定或超额投资收益难以保障.传统模型因其非线性映射能力弱而不能作为选股指导,因而面对日益突出的股票分析技术需求,新型算法的研究十分必要.运用了主成分分析法与B P神经网络模型的算法对五只个股进行预测,实现了数据的降维,良好地处理了股票市场复杂的非线性问题,并基于回测的历史数据不断更正模型得到精确度较高的PCA-BP组合模型.实际运用时还选取了数据拟合的方法,较好模拟了指标趋势,使得模型预测后的平均误差保持在极小的状态,且在短期预测上有一定的优势.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第4期|125-130|共6页
作者
于春蕾; 李梦悦; 尹伟石;
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作者单位

长春理工大学理学院长春 130022;

长春理工大学理学院长春 130022;

长春理工大学理学院长春 130022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
股票预测; 主成分分析; BP神经网络; 数据拟合;

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