【摘 要】
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利用学习向量量化（LVQ，Learning Vector Quantization）神经网络，构建上证综合指数择时模型；结合技术，分析了经济基本面的变化；并在模型的输入变量中，对经济数据以及与股市本身相关的
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利用学习向量量化（LVQ，Learning Vector Quantization）神经网络，构建上证综合指数择时模型；结合技术，分析了经济基本面的变化；并在模型的输入变量中，对经济数据以及与股市本身相关的变量进行预测；进而通过判断上证综合指数的涨跌，采取对应的进入、退出策略，以期得到优于指数的超额收益。研究结果表明，相对于人工神经网络模型， LVQ模型能够较好地对进行模型识别，是一种比较理想的预测模型。
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