基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测.pdf

基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测 本文总结了基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测方法，该方法通过组合人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）和随机游走模型（Random Walk model），以提高汇率预测的精度。该方法假设任何金融时间序列数据都可以分为线性和非线性两部分，其中线性部分可以通过随机游走模型进行模拟，而非线性残差部分则可以通过人工神经网络进行处理。 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种常见的人工智能算法，可以模拟人脑的神经网络结构，以进行复杂数据的处理和预测。人工神经网络的优点是可以学习和记忆大量的数据，且可以对复杂系统进行建模和预测。 随机游走模型（Random Walk model）是一种常见的时间序列模型，用于描述金融市场中的随机性和不确定性。该模型假设金融时间序列数据是随机的，且可以通过随机游走模型来描述其变化趋势。 本文提出的方法将人工神经网络和随机游走模型进行组合，以提高汇率预测的精度。实验结果表明，该方法可以获得比单独使用随机游走模型或人工神经网络更高的预测精度。 知识点： 1. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）：一种常见的人工智能算法，用于模拟人脑的神经网络结构，以进行复杂数据的处理和预测。 2. 随机游走模型（Random Walk model）：一种常见的时间序列模型，用于描述金融市场中的随机性和不确定性。 3. 组合预测：将多种预测模型组合起来，以提高预测的精度。 4. 金融时间序列数据：指的是金融市场中的时间序列数据，如股票价格、汇率、物价指数等。 5. 金融预测：指的是对金融市场中的时间序列数据进行预测，以预测未来金融市场的走势和趋势。 本文提出的基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测方法，可以提高汇率预测的精度，并且可以应用于其他金融时间序列数据的预测中。