72、基于神经网络的股票交易决策与涂层工艺协同设计的智能系统研究

基于神经网络的股票交易决策与涂层工艺协同设计的智能系统研究

在当今复杂多变的金融市场和制造业领域，智能决策系统的应用愈发重要。下面将为大家详细介绍基于神经网络的股票交易决策支持系统以及涂层工艺协同设计的智能系统。

股票交易决策支持系统

近年来，软计算技术如神经网络、进化计算、模糊工程等得到了广泛研究，并成功应用于构建众多智能系统。在股票交易领域，研究人员致力于利用这些技术改进传统技术分析方法，以提高决策的准确性和有效性。

传统技术分析

许多股票交易者常利用传统技术分析来获取股票市场当前走势信息，该方法考虑“长期移动平均线（LTMA）”和“短期移动平均线（STMA）”的相对关系，尤其关注两者的交叉点。他们认为黄金交叉（GC）和死亡交叉（DC）是预测未来股价上涨或下跌的可靠指标。

例如，在东京证券市场日产汽车的两条移动平均线中，就出现了典型的黄金交叉和死亡交叉情况。当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时为死亡交叉，向上穿过时为黄金交叉。

神经网络在改进传统技术分析中的应用

过去几年，研究人员尝试使用神经网络在黄金交叉和死亡交叉出现前几周进行预测，以构建智能股票交易决策支持系统。大量关于东京证券市场的东证股价指数、日经 225 指数和个别股票交易的计算机模拟结果证实了该方法的有效性。

然而，仅依赖黄金交叉和死亡交叉预测的决策支持系统有时并不可靠。其可靠性在很大程度上取决于交叉点附近长期移动平均线和短期移动平均线的相对变化。

例如，在黄金交叉附近，长期移动平均线和短期移动平均线的相对变化有多种情况。当两者都上升时，往往被认为是股价上涨的强烈信号；而当长期移动平