1、隨著金融學(xué)理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)和規(guī)則的量化投資策略在中國(guó)已逐漸興起，量化模型成為了預(yù)測(cè)市場(chǎng)和指導(dǎo)投資的有力工具。然而證券市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng)，利用傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)存在很大的局限性，而近十幾年發(fā)展起來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)理論在對(duì)非線性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和建模中展現(xiàn)出了獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。
　　本文引入了基于時(shí)間序列分析的NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并研究將其應(yīng)用于中國(guó)股票指數(shù)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)，并將其同傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型作比較。通

2、過(guò)對(duì)中國(guó)股市滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)所做的實(shí)證研究表明，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測(cè)中國(guó)股市指數(shù)序列結(jié)果的準(zhǔn)確性?xún)?yōu)于ARIMA-GARCH模型和靜態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
　　在引入的NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，創(chuàng)造性地將其應(yīng)用于股指序列的模式分類(lèi)來(lái)判斷股價(jià)指數(shù)是否處于階段的“頂部”或“底部”，從而構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化擇時(shí)模型。實(shí)證結(jié)果表明，基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式分類(lèi)準(zhǔn)確性?xún)?yōu)于多元統(tǒng)計(jì)學(xué)的判別分析模型和基于普通靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模