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深度學(xué)習(xí)能更好地預(yù)測(cè)人民幣匯率嗎?
關(guān)鍵詞：匯率預(yù)測(cè) cnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波分析 主成分分析 新興媒體指標(biāo)
摘要：本文試圖回答深度學(xué)習(xí)的新技術(shù)是否能更好地預(yù)測(cè)人民幣匯率波動(dòng)。為此,我們運(yùn)用深度學(xué)習(xí)方法改善并提出多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),分別構(gòu)建了預(yù)測(cè)匯率波動(dòng)的長(zhǎng)期與短期模型,分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)搜索次數(shù)等新興媒體指標(biāo)能夠提高短期模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,同時(shí)合并長(zhǎng)、短期模型的結(jié)果優(yōu)于直接利用所有影響因素進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果,也優(yōu)于采用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及時(shí)間序列分析方法(如廣義自回歸條件異方差、貝葉斯平均分類回歸等模型)進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果。
金融科學(xué)雜志要求:
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{2}來(lái)稿要求論點(diǎn)鮮明、論證充分、結(jié)論明確、數(shù)據(jù)可靠、文字簡(jiǎn)練，達(dá)到“齊、清、定”的要求。
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