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本文主要利用循环神经网络进行建模研究中国证券市场的投资优化选择及其投资收益问题.首先,在上海证券交易所选取100家公司,根据显著性检验挑选出7种技术指标,经过严格的数学计算又重构出10种技术指标.利用数据挖掘技术与主成分分析相结合的方法得到了影响股票收益率的3个主成分数据.其次,利用循环神经网络(Recurrent Neural Network)来模拟证券市场的运行规律,将连续3天的9个主成分数据作为网络的输入,将连续持有2天的收益率作为网络输出.不断地训练网络,从而得到了依据循环神经网络构建的预测