基于人工神经网络的期货量化交易实践探索  

作　　者：韩冰 金玮佳[1] 

机构地区：[1]浙江同济科技职业学院

出　　处：《现代企业》2021年第4期76-77,共2页Modern Enterprise

基　　金：2020年度浙江省水利厅科技计划项目RC2033;省属高校基本科研业务费资助项目FRF20QN004。

摘　　要：人工神经网络算法是国际上管理资金量最大的交易算法,在国内由于量化交易研究历史较短,暂时还没有看到有公开报道的大规模资金使用神经网络算法进行管理。神经网络的收益对于神经网络的结构具有较好的稳健性。使用不同结构的神经网络(不同的输入层节点个数和不同的隐层节点个数)进行测试的结果发现,在结构相当大的变动范围内,神经网络策略均具有正的期望收益,并且使用相同结构的神经网络投资不同品种,在合理的范围内。

关 键 词：神经网络 人工神经网络算法 变动范围 隐层节点 输入层 期望收益 量化交易 稳健性 

分 类 号：F724.5[经济管理—产业经济] F764[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F323.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TP183