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神经网络在外汇交易信号预测中的应用.pdf
当今经济日益开放条件下,无论是企业、银行、政府以及个人都
不得不面对外汇交易这个客观存在,都会主动或被动地受到汇率变动
的影响,当持有硬货币时,汇率的上涨会带来收益;当持有软货币时,
汇率的下跌会带来损失。为了克服人性的弱点,消除在实际交易中情
绪的负面作用,有相当多的交易者(包括政府、企业、个人等)开发
研制各种各样的机械交易系统,期待通过机器交易实现确定性盈利目
标。
机械交易系统主要分为三个子系统,一是市场交易信号决策子系
统,二是风险管理子系统,三是资金管理子系统。其中市场交易信号
决策子系统是另外两个子系统的基础,其他两个子系统根据交易信号
决策子系统输出交易信号来进行风险管理及投资管理。
本文对机械交易系统中的核心部分,即交易信号,进行有益探索;
短线外汇交易中,运用目前流行的神经网络(RRL、BP、s0M神经网
络)来建立预测模型,并通过比较试验来确定使用哪种神经网络来预
测一定交易时间间隔的交易信号(买入或卖出)。
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