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拉梅什，V.P。;普里扬加巴斯卡兰;Aarthika Krishnamoorthy;迪维亚·达莫达兰;普雷西·萨达西瓦姆

基于反向传播神经网络的股市挑战大数据分析。 （英语） Zbl 07539736号

Commun公司。统计、理论方法 48，第14号，3622-3642（2019）.
小结：在这篇文章中，我们提出了我们的方法论，以解决股市预测日内股票收益的挑战。我们提出了解决这一挑战的完整方法，即从非结构化数据中准备数据的方法和使用反向传播神经网络算法的挑战，即激活函数的选择、学习速率和隐藏层中神经元的数量。该方法的验证也证明了基于反向传播神经网络的模型在预测股票收益方面的有效性。结果表明，该算法能够预测股票收益率，最大绝对误差为（6乘以10^{-4}），因此预测值非常接近实际值。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

大数据;分析;股票市场;监督机器学习;反向传播;人工神经网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.P.Ramesh}等人，Commun。Stat.，理论方法48，No.14，3622--3642（2019；Zbl 07539736）
全文： 内政部

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