發(fā)布時(shí)間：2020-10-12 17:01

　　 正確的分析和預(yù)測匯率對制定相關(guān)經(jīng)濟(jì)金融政策,企業(yè)規(guī)避外匯風(fēng)險(xiǎn)來說一直都是具有非常重要的意義的。外匯匯率市場作為一個(gè)非線性變化的動態(tài)市場,匯率的波動變化有著非常顯著的非線性和歷史依賴的特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型其具有處理非線性特征系統(tǒng)的優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于外匯預(yù)測中并被證明比以往的時(shí)間序列預(yù)測具有更高的精度。但傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型卻忽略了序列內(nèi)部的先后時(shí)序關(guān)系,后來有學(xué)者提出具有記憶持久化功能的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)來解決時(shí)序依賴的問題,但RNN在實(shí)踐中常有梯度消失、難以訓(xùn)練的問題。因此后來人們提出基于門控制長短期記憶單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory),這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)特的“門式”控制和記憶單元結(jié)構(gòu)使得其在金融時(shí)間序列中被證明比傳統(tǒng)RNN具有更高的預(yù)測精度。目前將深度學(xué)習(xí)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于匯率預(yù)測方面的研究相對來說比較少,主要還是集中在股指、期貨數(shù)據(jù)上。對于此本文采用LSTM模型來對不同時(shí)間跨度的外匯匯率時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測。一方面,本文在六種貨幣對的每分鐘匯率收盤價(jià)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同時(shí)間跨度的短期匯率序列進(jìn)行預(yù)測并對比幾種常用的傳統(tǒng)預(yù)測模型(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量回歸)結(jié)果表明:深度LSTM模型的匯率預(yù)測模型的預(yù)測誤差要優(yōu)于這兩個(gè)傳統(tǒng)預(yù)測模型。另一方面,在外匯匯率更長時(shí)間跨度預(yù)測上,對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間間隔增大時(shí)預(yù)測誤差會變大這樣一個(gè)問題,本文在LSTM模型預(yù)測的基礎(chǔ)上探究采用遷移學(xué)習(xí)的方法來提升匯率的變長時(shí)間跨度下預(yù)測性能,利用三種貨幣對的日度匯率序列進(jìn)行時(shí)間遷移和貨幣對遷移兩方面不同時(shí)間粒度下的匯率預(yù)測實(shí)證并與LSTM模型直接預(yù)測比較,實(shí)證結(jié)果表明:1、基于時(shí)間粒度遷移和貨幣對遷移的LSTM模型具有更低的預(yù)測誤差;2、在對澳元兌美元和人民幣兌美元匯率的預(yù)測中,貨幣對遷移對LSTM模型預(yù)測性能的提升比時(shí)間粒度遷移更大。另外本文以時(shí)間跨度為3天的人民幣匯率為例,通過EEMD(集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)方法,將遷移LSTM和LSTM模型預(yù)測結(jié)果序列進(jìn)行分解并與真實(shí)序列分解的分量序列進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)之所以能夠有效提升LSTM模型對更長時(shí)跨度匯率預(yù)測的性能,是因?yàn)檫w移學(xué)習(xí)在對低時(shí)間跨度匯率序列進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的過程中,模型能夠更加充分地學(xué)習(xí)匯率波動的長期變化和趨勢特征,因而在對長時(shí)間跨度匯率序列的預(yù)測中遷移學(xué)習(xí)LSTM模型能具有更高的精度。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.6
【部分圖文】：

主要介紹本文的研究背景、研究意義，國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以要介紹外匯匯率定義、相關(guān)匯率決定理論，遷移學(xué)習(xí)概念以及絡(luò)、支持向量回歸等相關(guān)模型理論；要應(yīng)用 LSTM 模型、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和 SVR 模型對六種匯上進(jìn)行分鐘級的匯率序列預(yù)測并對模型的預(yù)測性能進(jìn)行對比述基于 LSTM 模型的遷移學(xué)習(xí)在更長時(shí)間跨度下的匯率預(yù)測基模型以及最優(yōu)凍結(jié)層數(shù)的基礎(chǔ)上，對比分析直接 LSTM 預(yù)TM 模型和貨幣對遷移 LSTM 模型在不同的時(shí)間粒度上預(yù)測用 EEMD 方法將遷移 LSTM 模型和 LSTM 模型的匯率預(yù)測序列分解分量進(jìn)行相關(guān)相似度指標(biāo)對比，分析遷移學(xué)習(xí)在長列預(yù)測性能的原因；論與展望，對本文的主要工作進(jìn)行總結(jié)并指出本文的不足之

間序列預(yù)測領(lǐng)域當(dāng)中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其良好的非線性擬合能力使得其成支持向量回歸具有完善的統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，支持向量回歸在各種特征和數(shù)據(jù)預(yù)處理方。一個(gè)回歸平面讓集合內(nèi)所有的數(shù)據(jù)到該)與 y 之間最多有 的偏差，當(dāng) ( )與 y 之SVR 原理圖所示，以 ( )為基準(zhǔn)線，一個(gè)樣本處于這個(gè)間隔帶中，則認(rèn)為這個(gè)訓(xùn)練帶來的損失為 0。

C 越大，代表越不能容忍誤差，也越容易過擬合差，越容易欠擬合。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的多層正向反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以擬合任意線。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要分為三層：輸入層、中間隱藏層和輸出層。三圖 2-2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層與層之間的但同一層的神經(jīng)元之間是不連通的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的思想就是模出的刺激下不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，從而使得網(wǎng)望的輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的映射逼近數(shù)據(jù)本身輸入輸出之間的映射關(guān)系訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過合理地設(shè)置參數(shù)使得訓(xùn)練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具
【參考文獻(xiàn)】

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1 馬超;徐瑾輝;藍(lán)斌;侯天誠;歐陽澤拯;;基于EMD與NARX網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測方法研究[J];西安文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年02期

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本文編號：2838036