使用MLP（多層感知器）進行股票預測。

Question

我和一些同學參加了人工智能學科，我們試圖複製文章「使用遺傳算法和進化策略進行股票價格預測」的結果。本文解決了二次分類問題，即說明第二天股票是增加還是減少。我們得到了一些不好的結果，算法似乎只導致了一個結果，它使得輸出增加或減少到每個輸入。我們使用遺傳算法設置輸入權重，嘗試使用6個輸入神經元，一個隱藏神經元和一個輸出神經元的MLP。我們使用2006年至2016年10年的數據集進行培訓，具有開放價值，高價值，低價值，成交量，收盤價，調整收盤價。有沒有人有一個想法，我們可以做什麼不同，以獲得更好的結果？有什麼我們做錯了嗎？

Answer 1

從我的角度來看是隱藏單位數問題。你只使用一個隱藏的神經元，這可能不足以進行股票預測。嘗試添加更多隱藏單位。