发明名称 |
一种基于多标度卷积神经网络的外汇交易预测模型 |
摘要 |
本发明涉及一种基于多标度卷积神经网络的外汇交易预测模型,包括以下步骤:第一步,数据处理:将外汇交易实时价格数据转换为价格曲线图像;第二步,建立卷积神经网络体系:该步骤包括预处理步骤,即拍摄各时间段价格曲线图,并将曲线图图像转换成灰度图,结合嵌入特征得到预处理特征;还包括用推拉窗和修正线性单元处理卷积神经网络,提取局部语境,通过内核处理局部语境集合,并对其进行连接得到局部语境图;第三步,实施并行特征学:将价格特征计入局部语境图,作为两个共享的完全连接的隐藏层的输入,进行并行特征学,产生外汇价格变动预测的输出。该系统不仅能快速止损,实现最优化操作,还能克服过拟合问题,避免人为操作的局限和失误。 |
申请公布号 |
CN106503853A |
申请公布日期 |
2017.03.15 |
申请号 |
CN201610943652.8 |
申请日期 |
2016.11.02 |
申请人 |
华南师范大学 |
发明人 |
朱佳;武兴成 |
分类号 |
G06Q10/04(2012.01)I;G06Q40/04(2012.01)I;G06N3/02(2006.01)I |
主分类号 |
G06Q10/04(2012.01)I |
代理机构 |
广州粤高专利商标代理有限公司 44102 |
代理人 |
林瑞云;彭东梅 |
主权项 |
一种基于多标度卷积神经网络的外汇交易预测模型,其特征在于,包括以下步骤:第一步,数据处理:将外汇交易实时价格数据转换为价格曲线图像;第二步,建立卷积神经网络体系:该步骤包括预处理步骤,即拍摄各时间段价格曲线图,并将曲线图图像转换成灰度图,结合嵌入特征得到预处理特征;还包括用推拉窗和修正线性单元处理卷积神经网络,提取局部语境,通过内核处理局部语境集合,并对其进行连接得到局部语境图;第三步,实施并行特征学习:将价格特征计入局部语境图,作为两个共享的完全连接的隐藏层的输入,进行并行特征学习,产生外汇价格变动预测的输出。 |
地址 |
510631 广东省广州市天河区中山大道西55号 |