基于BP神经网络的股票预测

资 源 简 介

基于BP神经网络的股票预测

详 情 说 明

BP神经网络作为经典的机器学习模型，在股票预测领域展现出独特价值。其核心思想是通过反向传播算法调整网络权重，学习历史数据中的非线性规律。对于股票这类时间序列数据，关键在于特征工程的设计——通常选取开盘价、收盘价、成交量等作为输入特征，经过归一化处理后输入网络。隐含层的激活函数多采用ReLU或Sigmoid，输出层则根据预测需求选择线性或Softmax激活。需要注意的是，股票市场受政策、舆情等多因素影响，单一技术指标预测存在局限性，实践中常结合LSTM等时序模型提升效果。模型评估阶段需警惕过拟合，建议使用Walk-Forward验证代替传统交叉验证。当前挑战在于处理市场突发波动，这正是后续混合模型研究的突破方向。