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《基于神经网络的在线学习策略》

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123465245 | 2020-1-19 16:41:30 | 显示全部楼层 |阅读模式

摘要：本文使用BP神经网络模型对股票价格的时间序列进行预测，并利用在线学习算法对资产组合的权重配置进行实时调整，构建了基于神经网络的在线学习（OLNN）策略。以中国A股市场实际数据为基础的数值分析结果表明，OLNN策略不仅具有高效的运算效率和良好的参数稳定性，而且相比于其他交易策略，OLNN策略在累计收益率、夏普比率、最大回撤率等方面有更优异的表现。

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