基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的K線圖有效性驗(yàn)證
發(fā)布時間:2020-10-22 08:03
技術(shù)分析自誕生以來就伴隨著其是否有效的爭議,已有的研究中在不同股票市場及不同的時間段內(nèi),得到不盡相同的結(jié)論。K線圖作為技術(shù)分析中圖形分析的重要研究領(lǐng)域,多年來經(jīng)過歷代投資者的應(yīng)用總結(jié),積累了一系列的分析及應(yīng)用規(guī)則,但K線圖分析嚴(yán)重依賴于分析者個人的經(jīng)驗(yàn)等主觀因素,不同人對統(tǒng)一規(guī)則的應(yīng)用往往會得到不同甚至相反的結(jié)果。因此作為代表著歷史信息的K線圖,是否真的包含有可以預(yù)測未來價格變動的信息,成為一個值得關(guān)注的研究方向,也為技術(shù)分析是否有效的檢驗(yàn)提供了一個新的視角。隨著近年來深度學(xué)習(xí)廣泛研究,將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股票市場預(yù)測也成為一個熱門的研究方向,但是已有的研究,均已時間價格序列作為網(wǎng)絡(luò)的輸入形式,很少有直接將K線圖與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來進(jìn)行的研究。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖片分類識別方面具有獨(dú)特優(yōu)勢,且其應(yīng)用日趨成熟,因此本論文的研究中,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖片識別中的獨(dú)特優(yōu)勢與K線圖識別相結(jié)合,并應(yīng)用控制變量法的實(shí)驗(yàn)思想,通過嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)條件控制,設(shè)置一系列對照組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對比研究,試著從側(cè)面進(jìn)行驗(yàn)證,K線圖中是否真的包含有可以預(yù)測未來價格變動的信息。最終本論文研究發(fā)現(xiàn),將K線圖直接作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入形式來進(jìn)行研究是可行的。并且初步得到了,K線圖中確實(shí)包含有可以預(yù)測未來價格變動的信息這一結(jié)論,也即在本論文研究的視角下,圖形技術(shù)分析是有效的。
【學(xué)位單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:F830.91
【部分圖文】:
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元結(jié)構(gòu)圖
人工神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)圖
臨界值函數(shù)圖線
【參考文獻(xiàn)】
本文編號:2851332
【學(xué)位單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:F830.91
【部分圖文】:
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元結(jié)構(gòu)圖
人工神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)圖
臨界值函數(shù)圖線
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2851332
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