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文檔簡介
1、利用信息技術(shù)對國際外匯交易價格進(jìn)行預(yù)測是一項(xiàng)非常有意義的研究,它在幫助投資者們進(jìn)行更加合理投資的同時,也可以為政策制定者提供重要的參考和依據(jù)。但是,對目前在國際外匯交易市場中經(jīng)常被使用的模型方法而言,受限于模型最佳的數(shù)據(jù)輸入大小介于3到10之間,無法充分處理和利用國際外匯市場的周期性特征,在長期時間范圍內(nèi)的預(yù)測準(zhǔn)確度不高。所以,設(shè)計一個全新的模型和方法,以達(dá)到提高外匯時間序列預(yù)測的準(zhǔn)確度,對學(xué)術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用兩方面都非常有價值。
2、 本論文利用國際外匯市場的周期性特征,提出了一種全新的將一維結(jié)構(gòu)的外匯交易價格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的升維方法。在此方法的基礎(chǔ)上,本論文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)中的LeNet-5設(shè)計了一種模型,不僅可以處理外匯交易價格數(shù)據(jù)在交易日與交易日之間的變化,同時也可以處理交易日內(nèi)數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)變化。得益于這一特性,該模型可以充分利用外匯交易市場的周期性特征。
在我們的研究中,我們針對國
3、際外匯交易市場中最為重要的三個貨幣對:歐元對美元(EUR/USD),美元對日元(USD/JPY)以及英鎊對美元(GBP/USD),將所設(shè)計的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與全連接人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully Connected Artificial Neural Network,F(xiàn)CANN),支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)以及門控循環(huán)單元模型(Gated Recurrent Unit,GRU)進(jìn)行了全面詳
4、細(xì)的對比實(shí)驗(yàn)。在均方誤差(Mean Square Error),平均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Error),可決系數(shù)(Coefficient of Determination),方向?qū)ΨQ系數(shù)(Directional Symmetry)和累積和解釋方差(CUSUM Explained Variance)這五種性能評價標(biāo)準(zhǔn)下,最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了在和其他傳統(tǒng)模型方法相比較時,本論文所設(shè)計的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)
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