毕业论文，共41页。
BP（ Back Propagation） 网络是一种被广泛运用的神经网络。它的核心是BP算法，一种对于多基本子系统构成的大系统进行微商计算的严格而有效的方法，结构简单，算法成熟。与传统统计回归方法相比，神经网络不仅能够学习训练集的例子，且能从训练集中提炼出某种一般性原理、规律，具有很强 的非线性函数拟合特性, 这对于预测短周期内股指波动有较强的适用性。
本文尝试利用基于BP算法的三层向前神经网络对上海交易所上证指数进行了预测，并针对BP网络原形的一些缺点和不足，对原有的预测方法作出了一些改进。在实际预测中取得了良好的效果。
2021-06-01 14:08:07
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2021-05-08 09:03:44
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2021-05-06 15:02:01
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股票指数跟踪投资组合实证分析，邱彤，郑少智，采用LASSO、Adaptive LASSO和SCAD三种变量选择方法分别构建稀疏的投资组合以跟踪目标指数。主要对MSCI金龙A指数进行实证分析，再以沪深300�
2021-05-04 12:56:13
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