遺傳算法結合最小二乘法在匯率預測中的應用.pdf

1、隨著世界經(jīng)濟一體化的不斷深入發(fā)展，匯率在經(jīng)濟活動中起到一個非常重要的作用。引發(fā)匯率波動的相關因素非常的多，包括政治因素、經(jīng)濟因素，甚至突發(fā)的地震、海嘯等自然災害也會影響匯率的波動。正是因為引發(fā)匯率波動的因素多且復雜，使匯率預測成為一個非常重要而且是非常困難的問題。相對于其他傳統(tǒng)的預測方法，遺傳算法結合最小二乘法在處理匯率預測問題中有著自己獨特的優(yōu)勢及特征。本文旨在把遺傳算法應用在匯率預測上，在分析匯率與利率的關系基礎上，提出新的曲線擬合

2、方法，最后借助MATLAB和C#實現(xiàn)。
　　 由于匯率數(shù)據(jù)的海量、非線性、缺值和干擾等特點，因此在進行匯率預測之前首當其沖的是數(shù)據(jù)整理。首先將EXCEL中的數(shù)據(jù)通過批處理的方式轉移到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，其次對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行噪聲處理，可以通過程序選定任意時間范圍、任意區(qū)域范圍的匯率數(shù)據(jù)，從而減輕匯率預測的工作量。
　　 本文使用遺傳算法結合最小二乘法對匯率與利率之間的關系進行曲線擬合，首先我們根據(jù)匯率數(shù)據(jù)和其他經(jīng)濟數(shù)據(jù)利用

3、MATLAB畫出散點圖，觀察他們的散點圖，對他們兩者間的關系進行建模。其次從系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行噪聲處理。最后利用遺傳算法結合最小二乘法對匯率波動進行預測。
　　 對于遺傳算法來說，編碼方式的選取不但決定著個體基因的排列方式還決定著遺傳算法搜索的困難度與復雜性，本文提出使用二進制編碼方式對多項式的階次范圍進行編碼，選取1/r2j作為適應度，然后根據(jù)適應度值的大小進行復制、交換、突變等操作進行基因重組，從而繪制