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两类组合BP神经网络模型在股价预测中的应用

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股票价格的变化的受到多种因素的影响,单一的模型难以准确的对其变化规律做出准确的预测分析.本文以2019年6月24日—2020年4月28日间的比亚迪(SZ002594)股票价格作为研究样本,通过两种不同组合模型来分别进行训练样本和预测股价的变化.结果表明基于BP-GM(1,1)模型的预测精度更高,对股价的动态分析能提供更有益的参考.

林国超、杜宇键、刘娟

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广东财经大学统计与数学学院,广东 广州 510320

BP神经网络 ARIMA模型 股价预测

2019-2020 年度广东财经大学统计与数学学院学生团队建设项目

2020

现代商贸工业
中国商办工业杂志社

现代商贸工业

影响因子：0.336
ISSN：1672-3198
年,卷(期)：2020.41(26)
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