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Estimating stock closing indices using a GA-weighted condensed polynomial neural network

Financial Innovation 2018年第1期4卷 311-332页

作者： Sarat Chandra Nayak Bijan Bihari Misra Department of Computer Science and Engineering CMR College of Engineering&Technology(Autonomous)501401HyderabadIndia Department of Information Technology Silicon Institute of Technology751024BhubaneswarIndia.

Accurate forecasting of changes in stock market indices can provide financial managers and individual investors with strategically valuable ***,predicting the closing prices of stock indices remains a challenging task because stock price movements are characterized by high volatility and *** paper proposes a novel condensed polynomial neural network(CPNN)for the task of forecasting stock closing price *** developed a model that uses partial descriptions(PDs)and is limited to only two layers for the PNN *** outputs of these PDs along with the original features are fed to a single output neuron,and the synaptic weight values and biases of the CPNN are optimized by a genetic *** proposed model was evaluated by predicting the next day’s closing price of five fast-growing stock indices:the BSE,DJIA,NASDAQ,FTSE,and *** comparative testing,the proposed model proved its ability to provide closing price predictions with superior ***,the Deibold-Mariano test justified the statistical significance of the model,establishing that this approach can be adopted as a competent financial forecasting tool.

关键词： Stock market forecasting polynomial neural network Partial description Genetic algorithm Multilayer perceptron

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