构建多层循环神经网络结构对金融指标数据的验证分析

• 作者: 刘超云 谢玮
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 关键词: 金融技术指标 循环神经网络 损失函数 神经网络设计 股票趋势预测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 设计开发
• 页码范围: 157-159
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.01.49

摘要

我们构建了一种多层循环神经网络来对金融股票指标数据进行测试,分析多种指标算法组合用来预测股票走势的可靠性.在实际的股票分析当中,通常会选择不同的技术指标或者指标组合对趋势进行判断,但在验证这些金融技术指标组合可靠性上需要时间和实践去验证,利用循环神经网络去分析过滤指标数据生成预测数据,通过对预测数据和真实数据对比,我们可以验证出哪个股票技术指标组合对股票投资决策是可靠的.