利用演化性神經網路預測高頻率時間序列：恆生股價指數的研究
為了瞭解影響演化性神經網路（ENT）預測表現的四項重要的機制：輸入資料性質、訓練樣本大小、網路搜尋密度以及控制模型複雜度，進而找出能使ENT充分發揮效果的組合。在本論文中首先設計ENT在模擬資料上的實驗，探討上述四項機制個別對預測表現的影響，再依照實驗結果的建議，設計能讓ENT發揮功效的組合，並以實際金融高頻率資料：香港恆生指數在一九九八年十二月報酬率為標的，探討模擬資料的結果在實際金融資料需要調整的部份。實驗結果顯示，當輸入資料經過線性過濾後，搭配大樣本訓練、高搜尋強度與適當地模型複雜度控制，會是能讓神經網路提高預測能力的組合。在實際金融資料的實驗當中同時發現，資料中偶而出現特別高或特別低的...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Language: | 英文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22B2002001629%22. |