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金融時間序列關(guān)鍵事件的漸近統(tǒng)計(jì)算法研究

發(fā)布時間:2024-05-28 19:48
  低頻、可靠的預(yù)測買入或賣出的關(guān)鍵交易事件,是實(shí)現(xiàn)金融交易高回報(bào)、低風(fēng)險(xiǎn)的有效途徑。金融序列的過去值對未來值有直接或者間接的影響,這導(dǎo)致了關(guān)鍵交易事件具有上下文依賴性,交易關(guān)鍵點(diǎn)在相對應(yīng)的上下文子序列中才有意義。本文首先從價(jià)格相對強(qiáng)弱指數(shù)RSI和交易量相對強(qiáng)弱指數(shù)RSI中提取不同特征組成輔助序列R。根據(jù)輔助序列R,定義了圓弧底形態(tài)RB和圓弧頂形態(tài)RT上下文子序列和其中的關(guān)鍵交易點(diǎn),并設(shè)計(jì)相應(yīng)分割算法自動分割獲得RB和RT上下文子序列和相應(yīng)的交易關(guān)鍵點(diǎn)。金融市場的波動性和噪音導(dǎo)致交易關(guān)鍵點(diǎn)是隨機(jī)的,我們需要對其隨機(jī)性進(jìn)行研究才能做出可靠預(yù)測;跍y度理論,本文提出了一個事件映射模型來正式定義這種隨機(jī)性,并將序列中的交易點(diǎn)通過映射函數(shù)在一個低維和規(guī)范化的度量空間Q中進(jìn)行表示,將交易關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為度量空間Q中關(guān)鍵事件的預(yù)測問題。根據(jù)測度理論,當(dāng)映射函數(shù)是單調(diào)的時候,關(guān)鍵事件發(fā)生的概率可以通過Q中嵌套的隨機(jī)事件的概率來近似。由于關(guān)鍵交易事件的稀疏性,本文設(shè)計(jì)基于LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)這個事件映射函數(shù),在訓(xùn)練過程中,把獲得的上下文子序列分割成不同的數(shù)據(jù)塊,和對應(yīng)的交易關(guān)鍵點(diǎn)組成新的訓(xùn)...

【文章頁數(shù)】:63 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 關(guān)于價(jià)格趨勢的預(yù)測
        1.2.2 關(guān)于交易信號的預(yù)測
        1.2.3 關(guān)于交易行為的預(yù)測
    1.3 本文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)
第2章 上下文子序列分割算法
    2.1 輔助序列R的定義
    2.2 上下文子序列定義
    2.3 上下文子序列的生成算法
    2.4 分割結(jié)果展示
    2.5 本章小結(jié)
第3章 漸近統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法
    3.1 事件映射模型
    3.2 不平衡數(shù)據(jù)
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
        3.3.1 目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.4 漸近統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法ASL
    3.5 算法ASL收斂性分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于上下界的漸近統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法
    4.1 上下界估計(jì)定義
    4.2 上下界逼近漸近統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法UL-ASL
    4.3 算法UL-ASL收斂性分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.1.1 數(shù)據(jù)集
        5.1.2 評估指標(biāo)
        5.1.3 參數(shù)設(shè)置
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來研究工作
參考文獻(xiàn)
指導(dǎo)教師對研究生學(xué)位論文的學(xué)術(shù)評語
學(xué)位論文答辯委員會決議書
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號:3983641

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