基于BP神经网络的股价趋势分析_许兴军

资 源 简 介

基于BP神经网络的股价趋势分析_许兴军

详 情 说 明

BP神经网络在金融领域的应用已经成为研究热点之一，特别是在股价趋势分析方面展现出独特优势。这种基于误差反向传播算法的人工神经网络，通过模拟人脑神经元的工作机制，能够学习复杂的非线性关系。

在股价预测模型中，BP神经网络通常接收多种技术指标作为输入，如移动平均线、成交量、MACD等。网络结构一般包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的设计尤为关键。模型的训练过程通过不断调整神经元之间的连接权重，使网络输出尽可能接近实际股价走势。

与传统时间序列分析方法相比，BP神经网络的优势在于能够自动提取市场特征，无需人工预设数学模型。然而也面临过拟合、局部极小值等典型挑战，研究者们常通过正则化、交叉验证等技术进行优化。

该方法的实际应用中，数据预处理环节尤为关键。需要特别注意处理金融数据中的噪声和异常值，同时合理的特征选择和参数调优对模型性能有决定性影响。在许兴军的研究框架下，这种基于神经网络的分析方法为量化投资提供了新的技术路径。