《基于神经网络的在线学习策略》

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。想要下载论文的读者朋友，请先付费获得积分。