神经网络方法在股票投资中的应用

摘要

日益膨胀的股票市场信息远超出人们的处理能力,股票价格变得越来越难以预测.神经网络方法可以模拟人工智能处理海量信息,提高对股票市场的预测水平.运用中国1998～2005年股票市场数据,利用梯度下降法拟合了一个BP神经网络模型,在实证过程中重点讨论预测过程中出现的分类标准、过抽样、过度训练等问题.认为正确运用神经网络方法可以提高预测分析效果,神经网络模型可以谨慎地作为一种股票投资分析方法加以运用.