我正在进行一个使用人工神经网络预测股票价格的项目。我使用过去7年的数据训练了系统，预测一天的数据效果很好。现在我想预测接下来七天的股票价格。

我的想法是使用第一天的数据预测第二天的数据，使用第一天和预测的第二天的数据预测第三天的数据，依此类推。但这种方法效果并不理想。

我已经训练了ANN，使用一天的开盘价、最高价和最低价来预测收盘价。

如何预测接下来七天的数据呢？

回答：

Maruf，如果你有一个可靠的一天预测的ANN，请联系我进一步讨论！哈哈

玩笑归玩笑。神经网络和其他非线性预测器只是预测工具。你处理的数据（股票价格数据）在很大程度上是随机的。如果你不相信我，试着使用以下伪代码生成一个随机游走并在屏幕上绘制它：

let min = -0.5let max = +0.5let bias = 0.01let random = rand(min, max)y[i] = y[i-1] + random + bias

稍微调整偏差（从-0.01到0.01），你会得到一个看起来非常像趋势股票价格的序列。原因是任何潜在趋势中都有像抛硬币一样做决策的人。你知道吗，平均交易者的正确率是55%？这就是他所需要的……

现在，如果数据在很大程度上是随机的，那么预测就变得非常困难。你是在大量噪音中寻找信号。你尝试预测的每一天，你的预测都会变得越来越不准确。

我可以问一下——你输入ANN的用于一天预测的输入是什么？例如，如果你使用每日股票价格加上其他衍生因素（如变化率、成交量、背离等）来获得准确的一天预测，你可能会发现通过用每周股票数据替换上述所有数据，可以获得准确的一周预测。

编辑：

其次，你是如何测试预测器的准确性的？我建议补充mikera的回答，采用以下策略。

给定一个1000天的数据窗口，取其中的800天来训练你的ANN。现在预测未来一天。将预测的方向（上升，下降）与预测的收盘价（百分比差异）进行比较，以评估该结果的准确性。现在将窗口向右滑动一天。重新训练ANN并进行一天的预测，记录结果。

如果你继续这样做剩下的200天，有多少比例的结果预测了正确的方向（上升，下降）？有多少比例的结果在实际预测的收盘价的10%以内？如果你的ANN在每天的收盘时下单，并在下一天的收盘时平仓，它会赚多少钱？当然要考虑到滑点和交易费用……

这将让你了解系统的准确性和价值。