基于神经网络模型的股票买卖时机探索

摘要

生物的神经系统有非常复杂、精密的结构，这种结构本身具有内在的相关性和复杂性．人们通过模拟这一特性建立一种非线性的动态的网络模型即神经网络模型。神经网络模型具有近似任意非线性映射（变换）的能力．同时具有高度的并行实现能力及学习能力．因此．可以分析和处理一些十分复杂的实际问题。股票价格的变化受很多因素影响，是一种具有高度的非线性的，复杂的非牛顿动力学动态过程，具有显著的非线性特征。因此．可以用神经网络来预测股票价格的走势，从而确定最佳的买卖时机．提高投资的准确性。