《表1 10个分类技术指标分类预测准确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《时态神经网络模型及其在股票分类预测上应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了研究时态神经网络模型的性能，本文对10个股票的时态型技术指标的股票分类准确率进行分析，根据时态型技术指标离散化后分类趋势预测与实际分类比较两者的结果是否保持一致，再利用公式precision=（TP+TN）/（P+N），分析结果如下：如表1，10个分类指标进行股票分类预测的准确率大致集中在54.7%～78.5%之间，除Rt（威廉指标）的准确率较高（大约集中在83.5%～88.2%之间）。单纯利用这些分类指标虽然能达到一定的预测效果，然而无法做到较准确的分类预测结果。由此看来，在金融市场中，一些资深股民利用MACD、WMS进行高效选股预测涨跌仍然存在一定的局限性。