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基于混合神经网络模型预测下的统计套利研究

2019-01-11分类号:TP183;F832.51

【作者】邓晓卫  章铖斌  
【部门】南京工业大学数理科学学院  南京工业大学海外教育学院  
【摘要】文章以LSTM和BP神经网络为基础,引入一个混合神经网络模型将其应用于证券市场上的统计套利。实证表明:混合神经网络模型预测更精准;基于混合神经网络模型预测确定的套利策略其收益率、套利成功率、套利次数均高于BP神经网络模型预测进行套利的结果;扩大投资组合的规模可以有效增加套利次数和套利成功率,同时降低投资风险。
【关键词】神经网络  预测  投资组合  统计套利
【基金】江苏省教育厅课题(苏教办外[2017]14号)
【所属期刊栏目】统计与决策
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