動態(tài)神經網絡在量化投資預測中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著金融學理論和計算機技術的發(fā)展，基于數據和規(guī)則的量化投資策略在中國已逐漸興起，量化模型成為了預測市場和指導投資的有力工具。然而證券市場是一個復雜的非線性動力系統(tǒng)，利用傳統(tǒng)的時間序列預測技術存在很大的局限性，而近十幾年發(fā)展起來的神經網絡預測理論在對非線性系統(tǒng)的預測和建模中展現出了獨有的優(yōu)勢。
　　本文引入了基于時間序列分析的NARX動態(tài)神經網絡模型并研究將其應用于中國股票指數的時間序列預測，并將其同傳統(tǒng)的時間序列預測模型作比較。通

2、過對中國股市滬深300指數數據所做的實證研究表明，動態(tài)神經網絡模型用于預測中國股市指數序列結果的準確性優(yōu)于ARIMA-GARCH模型和靜態(tài)BP神經網絡模型。
　　在引入的NARX動態(tài)神經網絡預測模型的基礎上，創(chuàng)造性地將其應用于股指序列的模式分類來判斷股價指數是否處于階段的“頂部”或“底部”，從而構建了基于動態(tài)神經網絡的量化擇時模型。實證結果表明，基于動態(tài)神經網絡的模式分類準確性優(yōu)于多元統(tǒng)計學的判別分析模型和基于普通靜態(tài)神經網絡的模

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