【摘 要】
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摘要：股市是一个典型的具有巨大随机性，复杂历史依赖，与非线性的时间序列，任何用简单因素预测股市的方法都是没有依据的。对股市而言，仅仅是把预测的正确率提高1个百分点，就可能是无穷大的收入增长。我们这篇文章，就是试图寻找一个可以把预測的准确率提高一点的方法。本文基于两种常用的时间序列分析模型，结合神经网络，模拟出一个量化投资分析的实例。 关键词：量化投资；神经网络；时间序列
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摘要：股市是一个典型的具有巨大随机性，复杂历史依赖，与非线性的时间序列，任何用简单因素预测股市的方法都是没有依据的。对股市而言，仅仅是把预测的正确率提高1个百分点，就可能是无穷大的收入增长。我们这篇文章，就是试图寻找一个可以把预測的准确率提高一点的方法。本文基于两种常用的时间序列分析模型，结合神经网络，模拟出一个量化投资分析的实例。
关键词：量化投资；神经网络；时间序列
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