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基于神经网络和遗传算法的证券预测技术的研究的中期报告
一、研究背景和意义
证券市场的走势十分复杂，预测证券市场的变化对于投资者来说是非常重要的。神经网络和遗传算法作为一种非常有效的数据分析和预测方法，自然而然地引起了研究者们的兴趣。
二、研究现状
神经网络和遗传算法在证券预测方面已经得到了广泛地应用。许多研究者已经证明了这种方法的有效性。
三、研究内容和方法
本研究以神经网络和遗传算法为主要研究内容，希望能够建立一个可以有效预测证券市场变化的模型。具体研究内容如下：
1.收集证券市场历史数据，包括股票价格、成交量等信息；
2.设计合适的神经网络和遗传算法模型，将历史数据输入模型中进行训练和预测；
3.对模型进行优化，使得其能够更加准确地预测证券市场的走势；
4.测试模型的准确度和可靠性，判断其是否能够实际应用于证券市场的预测中。
四、研究进展和成果
目前，研究者已经收集了大量的证券市场历史数据，并开始设计合适的神经网络和遗传算法模型进行训练。经过多次试验和优化，模型的预测准确率已经有了较大的提高，目前已经能够比较成功地预测股票价格的变化。
五、研究展望
本研究还需要继续深入，进一步完善模型，使得其能够更加准确地预测证券市场的走势。同时，在实际应用中还需要更加深入地研究，分析其对于投资者的实际帮助和应用情况。