基于人工神经网络的沪锌期货价格预测研究

摘要：

分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点.选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型.实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用.

关键词：沪锌、人工神经网络、价格预测

所属期刊栏目：38

分类号：F830.9;TP391(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71071114、71672128;国家科技支撑计划资助项目2011BAC10B08;教育部社会科学支撑计划资助项目11YJC630216;上海市重点学科建设基金资助项目B310;同济大学中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2017-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：53-56