基于神经网络LAMSTAR的短线股票预测研究

• 作者: 李建洋 谢秀珍
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 LAMSTAR 股票预测 短期预测
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2008.05.045

摘要

股票预测在金融领域是一个重要的课题. LAMSTAR是一个用于存储、识别、比较和决策的网络系统.本文尝试开发一个关于短期股票预测的LAMSTAR网络应用程序, 每一次预测都会从历史数据里获取股票特征,然后输入 LAMSTAR网络.网络会自动检测各特征之间的多维非线性关系并编码,然后根据预测的趋势进行交易.本文提供了三个公司的预测结果,该预测结果非常有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建洋	合肥工业大学计算机网络所	22	283	10.0	16.0
2	谢秀珍	龙岩学院数学与计算机科学学院	3	61	3.0	3.0