基于GA-BP神经网络的基金评级研究

作者：俞军; 高振坤

来源：吉林化工学院学报, 2023, 40(05): 72-78.

DOI：10.16039/j.cnki.cn22-1249.2023.05.014

• BP神经网络
• 遗传算法
• 基金评级

在中国基金市场上，业绩比较基准以及投资风格多样使得投资者难以鉴别基金业绩的优劣。基金评级能够映射市场信息协助投资者和监管者进行决策，具有重要的参考价值和监督价值。文章采用基金经典评价指标建立一个基金评级指标体系，利用BP神经网络来对基金进行评级，运用具备优秀非线性寻优能力的遗传算法优化BP神经网络的初始权阈值，构造出多输入的GA-BP神经网络基金评级模型。实验证明，经遗传算法优化后的BP神经网络在训练时可以更快地收敛，在仿真能力和误差水平等方面都优于BP神经网络，能够更加准确地评估基金等级。