摘要：建立了构成基于人工神经网络的3种股市预测模型(基本数据模型、技术指标模型和宏观分析模型),分析了神经网络应用于股市预测的实效性.实证分析表明,3种模型对上证综合指数的拟合效果均较好.在'基本数据模型'中,建立带有附加动量项和自适应学习速率的BP网络,具有较快的运算速度和逼近性能.在'技术指标模型'中,通过一些股市重要技术指标的引入,使其增加了反映市场各方面深层内涵的信息,而且网络的泛化能力有所提高.在'宏观分析模型'中,引入了影响股市的5项主要宏观经济指标,使模型包含了宏观经济基本面的更多信息,强化了股市神经网络模型的应用价值.http://www.cqvip.com//QK/97462A/200204/7023018.html

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