發(fā)布時(shí)間：2020-12-05 02:49

　　金融交易領(lǐng)域存在著大量的歷史數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)資源為量化交易提供了很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并且金融外匯市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng),利用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,其在有限樣本和計(jì)算單元情況下對(duì)復(fù)雜函數(shù)的表示能力有限,必然存在著諸多的限制和不足,而深度學(xué)習(xí)能夠把原始空間中數(shù)據(jù)的特性表示逐層轉(zhuǎn)化到新的特性空間中,具有較高的自學(xué)習(xí)能力、穩(wěn)定性能和抽象模擬能力,它更適合去解決金融市場(chǎng)這類繁瑣的非線性難題。所以,本文通過利用深度學(xué)習(xí)模型來達(dá)到預(yù)測(cè)外匯價(jià)格以及漲跌趨勢(shì)的目的。在預(yù)測(cè)價(jià)格的回歸模型中,將已有的外匯價(jià)格和技術(shù)指標(biāo)作為模型的輸入數(shù)據(jù),將價(jià)格作為模型的輸出數(shù)據(jù)。通過改變超參數(shù),研究它們對(duì)模型精度影響;然后選取最優(yōu)超參數(shù),確定LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu);最后利用LSTM模型和傳統(tǒng)RNN模型預(yù)測(cè)外匯價(jià)格,檢驗(yàn)兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和傳統(tǒng)RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)外匯價(jià)格都具有一定的預(yù)測(cè)效果,且LSTM模型總是比RNN模型預(yù)測(cè)誤差更小,預(yù)測(cè)效果更好。因此在利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)價(jià)格時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立回歸模型時(shí),可以優(yōu)先選擇LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在預(yù)測(cè)價(jià)格漲跌走勢(shì)的... 

【文章來源】：北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的聯(lián)系及發(fā)展時(shí)間??

第二章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論基礎(chǔ)??第二章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論基礎(chǔ)??２．１循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲＮＮ）是一種專門用來處理時(shí)間序列問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取出更好的特征信息使特征信息能夠持久化，并可以利用之前的知識(shí)來推斷后續(xù)模式。圖２－１為ＲＮＮ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，右是一個(gè)簡(jiǎn)化的左邊結(jié)構(gòu)。圖２－２為ＲＮＮ的結(jié)構(gòu)展開圖。??

義的映射層。因此在這種情況下，增加神經(jīng)元的個(gè)數(shù)也許會(huì)比增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)預(yù)測(cè)??效果更優(yōu)。??如圖２－５所示為ｔａｎｈ函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)圖像，當(dāng)把ｔａｎｈ函數(shù)設(shè)置成激活函數(shù)時(shí)，??ｔａｎｈ函數(shù)的導(dǎo)數(shù)都是小于等于１的，仍然有一部分是一堆小數(shù)在不斷累乘，還會(huì)??導(dǎo)致“梯度消失”，然而ｔａｎｈ函數(shù)比ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)的梯度要大，收斂時(shí)速度會(huì)更??加快速而且導(dǎo)致梯度消失的發(fā)生更加緩慢。??０．３?－?／?＼?ｒｆ／ｄｘ?－??°４?＇?＾?＇?／?Ａ，?■??０２?＇??〇?蜓…ｔ＊＾＾＊＾＊＾?ｆ?．．．．????????－０．２?－?／??－０?４?／??－〇?．０?．?．．??■??－０?．０??？?１?．?，?，，?．ｔ?ｒ?？?，?．?？??－３－２－１?０?１?２?３??圖２－５?ｔａｎｈ函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)圖像??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是可以“追根溯源”，然而梯度消失會(huì)使過去數(shù)據(jù)的使??用受到限制。因此，解決“梯度消失”的方法很重要，目前主要解決辦法有兩種：??一是利用更加合適的激活函數(shù)；二是改變網(wǎng)絡(luò)傳播結(jié)構(gòu)。??ＲｅＬＵ（ｘ）?ｄＲｅＬＵ（ｘ）／ｄｘ??６－?／?１．０?ｊ???４１?／?。８??／?０．６??／?０．４??＼／?！???－６?－４?－２?〇?２?４?６?－＾６?＾４?＾２?Ｏ＇?２?４?６??圖２－６?Ｒｅ?ＵＪ函數(shù)圖像?圖２－７?Ｒｅ?ＵＪ導(dǎo)數(shù)圖像??１５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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