基于遗传算法和神经网络的新股上市价格预测法

• 作者: 倪衍森 周世昊 林苍祥
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 新股上市价格 神经网络 遗传算法 预测方法
• 年，卷（期）: 2007,（22）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 9-11
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.22.004

摘要

新股上市价格预测方法的研究具有重要的理论和实践意义.鉴于此,该文提出了一种基于遗传算法和神经网络的新股上市价格预测方法.将影响股票价格的因素抽象出来,部分纳斯达克新股上市价格的历史数据作为训练样本,确定该文新股上市价格预测方法中的相关参数.并以另外9家公司的上市股票为测试样本验证了该方法的有效性.