基于人工神经网络的沪锌期货价格预测研究
2017-03-25分类号:TP183;F764.2;F724.5
【部门】同济大学经济与管理学院
【摘要】分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点。选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型。实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用。
【关键词】沪锌 人工神经网络 价格预测
【基金】国家自然科学基金资助项目(71071114,71672128);; 国家科技支撑计划资助项目(2011BAC10B08);; 教育部社会科学支撑计划资助项目(11YJC630216);; 上海市重点学科建设基金资助项目(B310);; 同济大学中央高校基本科研业务费资助项目
【所属期刊栏目】财经理论与实践
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