股票收益预测：基于人工神经网络的检验
计算金融
2018-01-25 v1 证券定价
统计金融
摘要
有效市场假说的有效性几十年来一直受到严格审视。然而，反对它的证据并非结论性的。人工神经网络提供了一种无模型的手段，用以分析过去收益对当前收益的预测能力。本章使用反向传播人工神经网络分析了巴西盘中股票市场的可预测性。我们根据不同的市值从 Bovespa 指数中选取了 20 只股票，作为股票规模的代理。我们发现可预测性与市值相关。特别地，大市值股票比小市值股票更难以预测。
引用
@article{arxiv.1801.07960,
title = {Stock returns forecast: an examination by means of Artificial Neural Networks},
author = {Martin Iglesias Caride and Aurelio F. Bariviera and Laura Lanzarini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07960},
year = {2018}
}