预测股票交易所市场股票价格的ANN模型
统计金融
2015-02-24 v1 计算工程、金融与科学
机器学习
神经与进化计算
摘要
股票交易所被视为许多国家金融部门的主要参与者。大多数执行股票交易的股票经纪人在试图预测股票价格以向客户提供建议时，使用技术、基本面或时间序列分析。然而，这些策略通常不能保证良好回报，因为它们依据趋势而非最可能价格。因此有必要探索改进的预测方法。本研究提出使用带误差反向传播的前馈多层感知机人工神经网络（ANN），并开发了配置为5:21:21:1、在130,000次循环中采用80%训练数据的模型。研究开发了原型系统，并在2008-2012年来自股票市场（例如内罗毕证券交易所和纽约证券交易所）的数据上进行了测试，预测结果显示MAPE介于0.71%和2.77%之间。使用Encog和Neuroph进行的验证获得了可比结果。因此该模型能够对典型股票市场进行预测。
引用
@article{arxiv.1502.06434,
title = {ANN Model to Predict Stock Prices at Stock Exchange Markets},
author = {B. W. Wanjawa and L. Muchemi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.06434},
year = {2015}
}