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学术文献
基于强化学习的股票预测系统的研究与设计
基于强化学习的股票预测系统的研究与设计
来源:
《微计算机信息》
作者:
叶德谦[1];金大兵[1];杨樱[1]
摘要:
股票市场是金融分析领域中重要而困难的问题。股票数据的分析和预测具有重大的理论意义和诱人的应用价值。BP神经网络在目前的股票预测系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行。对此本文提出了一种基于强化学习BP算法应用于股票预测系统。通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成采达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,在实际应用中取的较好的效果.
关键词:
股票预测 , BP神经网络 , 强化学习 , RBP模型
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