【摘 要】
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外汇交易市场是世界上最大的金融市场之一,它的发展历史要比股票、期货短得多,但其交易量已经跃居全球第一。随着外汇交易的不断发展,影响外汇价格的因素也在不断增加,这使传统的外汇价格预测模型无法更好地学习外汇价格的变化,因此需要充分挖掘外汇交易市场的深层规律。近年来深度学习不断发展,它的最大优势是可以处理数据之间的非线性特征,特别是2018年澳大利亚伍伦贡大学联合中国电子科技大学提出的独立循环神经网络,
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外汇交易市场是世界上最大的金融市场之一,它的发展历史要比股票、期货短得多,但其交易量已经跃居全球第一。随着外汇交易的不断发展,影响外汇价格的因素也在不断增加,这使传统的外汇价格预测模型无法更好地学习外汇价格的变化,因此需要充分挖掘外汇交易市场的深层规律。近年来深度学习不断发展,它的最大优势是可以处理数据之间的非线性特征,特别是2018年澳大利亚伍伦贡大学联合中国电子科技大学提出的独立循环神经网络,经过多次实验,发现这种神经网络比以往的神经网络有更高的预测精度。但是,目前独立循环神经网络主要应用在文字识别和自动化技术上,还有较少一部分应用在GDP预测和股票价格预测上,还没有将独立循环神经网络用于外汇价格预测上。对此本文将利用独立循环神经网络对不同的外汇价格进行预测,主要研究内容如下:首先,收集数据,选取2010年1月1日至2020年12月25日,人民币/欧元、澳元/人民币、加拿大元/人民币3个货币对的14维指标,在获取数据后对数据进行归一化处理。其次,建立单一的独立循环神经网络,将滑动窗口大小分别设置为5、10、20、30、40、50、60,对3个货币对的外汇价格进行预测,最终选取出最优窗口大小为10,即选择前10天的历史数据作为Ind RNN模型的输入来预测第11天外汇开盘价格时效果最好。然后,对选取的14维指标进行灰色关联分析,发现最高价、最低价、收盘价、MA.MA1、MA.MA2、MA.MA3与开盘价的相关度可达到0.9以上,故选取这7个指标作为CNN-Ind RNN模型的输入数据。与Ind RNN模型相同,CNN-Ind RNN模型也需要先进行最优窗口大小实验,结果显示窗口大小为10时预测效果最好,并且将结果与Ind RNN模型相比,发现基于灰色关联分析的CNN-Ind RNN模型的预测误差更小。接下来选取基于灰色关联分析的CNN-Ind RNN模型及对应的最优窗口大小进行最优隐藏层数实验,经过多次实验发现将基于灰色关联分析的CNN-Ind RNN模型中对人民币/欧元预测时Ind RNN设置为4层,对澳元/人民币、加拿大元/人民币预测时Ind RNN设置为3层时预测结果最好。最后将基于灰色关联分析的CNN-Ind RNN模型与CNN-Ind RNN、CNN-LSTM、RNN与SVM四种模型进行比较,对比预测结果可以发现本文提出的组合模型效果最佳,在预测外汇价格时有较好的预测能力。
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