基于人工神经网络模型的沪深300指数预测

• 作者: 余偲 杨乐祺 肖顺 辛慧敏 阎虎勤
• 来源期刊: 世界经济探索
• 学科: 经济
• 关键词: 人工神经网络 股票预测 沪深300指数
• 年，卷（期）: sjjjts,（2）
• 页码范围: 24-32
• 页数: 9页
• 分类号: F83

摘要

基于当前疫情冲击经济、抑制需求,国外超级宽松货币政策频出的背景下,本文采用二层人工神经网络模型,选取了2017年7月6日至2020年4月24日共1021个沪深300指数数据为样本,进行股票市场预测。预测结果证明人工神经网络模型预测股价误差率可控,可以在短期内为股价预测提供一定借鉴和指导。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎虎勤		38	3	1.0	1.0
2	肖顺		2	0	0.0	0.0
3	杨乐祺		2	0	0.0	0.0
4	余偲		2	0	0.0	0.0
5	辛慧敏		2	0	0.0	0.0