本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：世界經(jīng)濟(jì)正處在快速發(fā)展階段,金融業(yè)也隨之不斷發(fā)展,金融活動(dòng)日益增多,其變化趨勢(shì)的不確定性也在增加。如何通過學(xué)習(xí)和掌握金融活動(dòng)規(guī)律,預(yù)測(cè)其未來的變化趨勢(shì),成為學(xué)術(shù)界和金融界的關(guān)注重點(diǎn)和主要研究?jī)?nèi)容。有效的金融預(yù)測(cè)可以為金融計(jì)劃和決策的制定提供依據(jù),維持金融市場(chǎng)的健康發(fā)展,使盈利機(jī)構(gòu)的利益最大化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物視覺系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它是由多層卷積層和降采樣層順序連接構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠從原始數(shù)據(jù)中獲取有用的特征描述,是一種從數(shù)據(jù)中提取特征的有效方法。目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為語音識(shí)別、圖像識(shí)別及分類、自然語言處理等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),并在這些領(lǐng)域有了廣泛且成功的應(yīng)用。因此本文引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文首先整理和總結(jié)了國內(nèi)外關(guān)于金融時(shí)間序列的研究方法,簡(jiǎn)要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法,并重點(diǎn)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的算法原理。然后改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以適合金融時(shí)間序列數(shù)據(jù),并建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)融合的混合模型,最后將兩種預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)中。本文主要的研究工作如下:(1)結(jié)合金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn),改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了適用于金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并將模型應(yīng)用于股票指數(shù)預(yù)測(cè)。研究了網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)參數(shù)對(duì)股票指數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響;(2)改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型,將卷積神經(jīng)網(wǎng)提取有效特征的優(yōu)點(diǎn)與支持向量機(jī)良好的分類預(yù)測(cè)能力相結(jié)合,給出了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)混合模型預(yù)測(cè)股票指數(shù),提高預(yù)測(cè)精度;(3)建立了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測(cè)模型,研究了模型參數(shù)對(duì)匯率預(yù)測(cè)結(jié)果的影響;將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)混合預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于匯率預(yù)測(cè)中。通過仿真對(duì)比,驗(yàn)證本文給出的兩種預(yù)測(cè)模型的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 金融預(yù)測(cè) 時(shí)間序列 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 股票預(yù)測(cè) 匯率預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 1 緒論12-17
• 1.1 金融預(yù)測(cè)12
• 1.2 研究背景及意義12-13
• 1.3 金融預(yù)測(cè)研究綜述13-15
• 1.3.1 定性預(yù)測(cè)方法13
• 1.3.2 定量預(yù)測(cè)方法13
• 1.3.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)方法13-15
• 1.4 本文主要內(nèi)容15-17
• 2 深度學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)17-34
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-22
• 2.1.1 單個(gè)神經(jīng)元17-18
• 2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)18-19
• 2.1.3 BP網(wǎng)絡(luò)19-22
• 2.2 深度學(xué)習(xí)22-28
• 2.2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)23-25
• 2.2.2 堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)25-26
• 2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-28
• 2.3 支持向量機(jī)28-33
• 2.3.1 最優(yōu)分類面29-31
• 2.3.2 非線性映射31-32
• 2.3.3 核函數(shù)32-33
• 2.3.4 序列最小化算法33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型34-61
• 3.1 基于CNN的股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型34-37
• 3.1.1 構(gòu)建CNN股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型34-35
• 3.1.2 輸入樣本選擇：滑動(dòng)窗口技術(shù)35-36
• 3.1.3 CNN模型結(jié)構(gòu)參數(shù)關(guān)系36
• 3.1.4 CNN模型算法實(shí)現(xiàn)36-37
• 3.2 模型參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響37-51
• 3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理37-38
• 3.2.2 卷積層和降采樣層對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響38-41
• 3.2.3 卷積核大小對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響41-44
• 3.2.4 卷積核個(gè)數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響44-47
• 3.2.5 輸入樣本長度對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響47-50
• 3.2.6 確立CNN股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型50-51
• 3.3 基于CNN-SVM的股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型51-55
• 3.3.1 構(gòu)建CNN-SVM股票指數(shù)預(yù)測(cè)模型51-52
• 3.3.2 SVM核函數(shù)52-55
• 3.4 實(shí)證分析55-57
• 3.4.1 數(shù)據(jù)說明55-56
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析56-57
• 3.5 本章小結(jié)57-61
• 4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測(cè)模型61-82
• 4.1 基于CNN的匯率預(yù)測(cè)模型62
• 4.2 模型參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響62-74
• 4.2.1 卷積層和降采樣層對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響63-65
• 4.2.2 卷積核大小對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響65-68
• 4.2.3 卷積核個(gè)數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響68-70
• 4.2.4 輸入樣本長度對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響70-73
• 4.2.5 確立CNN匯率預(yù)測(cè)模型73-74
• 4.3 基于CNN-SVM的匯率預(yù)測(cè)模型74-81
• 4.3.1 構(gòu)建CNN-SVM匯率預(yù)測(cè)模型74
• 4.3.2 SVM核函數(shù)選取74-77
• 4.3.3 實(shí)證分析77-81
• 4.4 本章小結(jié)81-82
• 5 總結(jié)和展望82-84
• 5.1 主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)82-83
• 5.2 展望83-84
• 參考文獻(xiàn)84-87
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果87-88
• 致謝88

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本文編號(hào)：877701