基于MATLAB的汇率预测模型优化与深度学习应用

资源摘要信息:"本资源主要介绍了一项关于使用Matlab进行多项式拟合优度分析以预测日元/美元汇率的研究项目。该项目由张士琪和浩里湾两位队员发起，旨在探索更有效的方法来预测汇率，以超越传统的时间序列模型和随机游走模型。项目使用了支持向量回归（SVR）方法和深度学习方法，具体来说是人工神经网络（ANN），来预测汇率的短期波动性。项目中采用了多种技术手段，包括网格搜索法、混沌理论以及Lyapunov指数来优化模型参数和预测方法的长度。项目的具体目标是预测从2018年3月30日至2018年4月10日未来7天的日元/美元汇率。在参数估计过程中，团队运用了Wolf方法计算最大Lyapunov指数，并据此来选择模型参数。项目的研究成果包含了SVR和ANN模型对于汇率预测的潜在优势，并提供了一种基于混沌理论和Lyapunov指数的参数优化方法。" 知识点说明: 1. 多项式拟合优度: 多项式拟合是通过选取一个多项式函数，使其尽可能地接近一组给定的数据点。拟合优度是指拟合得到的模型对数据的拟合程度，常用的评估指标包括决定系数（R²）等。 2. 外汇汇率预测: 汇率预测是指使用各种经济理论和统计方法，预测未来一定时间内的货币汇率变动。汇率受多种宏观经济因素影响，例如利率、通货膨胀率、政治稳定性等。 3. SVR（支持向量回归）: SVR是一种用于回归问题的机器学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个超平面，使所有数据点都在该平面的一侧，同时最大化该平面与最近数据点之间的间隔。SVR特别适用于处理非线性和高维数据，是汇率预测中经常采用的技术。 4. ANN（人工神经网络）: 人工神经网络是模拟人类大脑神经元工作的计算系统，它由大量相互连接的节点（或称神经元）组成。ANN在处理大量非线性关系的数据时具有很强的能力，是深度学习的基础。在汇率预测中，ANN可以捕捉复杂的模式和关联。 5. 时间序列模型: 时间序列模型是用于分析按时间顺序排列的数据点的统计方法，如ARMA（自回归移动平均模型）、ARIMA（自回归积分滑动平均模型）等。这类模型通常用于预测随时间变化的金融时间序列数据。 6. 混沌理论: 混沌理论是研究非线性动力系统中确定性的非周期行为的学科。在金融时间序列分析中，混沌理论被用来识别和分析看似随机但实际上存在内在结构的时间序列数据。 ***apunov指数: Lyapunov指数是描述动力系统在长时间内对初始条件敏感程度的量。在汇率预测中，最大Lyapunov指数可以用来衡量汇率时间序列的混沌程度，帮助确定预测方法的有效长度。 8. Wolf方法: Wolf方法是计算Lyapunov指数的一种算法，它通过分析系统状态随时间的演变来确定系统是否混沌，并可以用来估计混沌系统的最大Lyapunov指数。 9. 参数优化: 在机器学习和统计建模中，参数优化是指调整模型参数以获得最佳性能的过程。网格搜索是参数优化的一种方法，它通过遍历参数的预定义值集合来寻找最优解。 10. 系统开源: 开源系统是指其源代码是公开的，可以被任何人查看、修改和分发的软件系统。开源系统促进了技术交流和创新，允许用户利用和改进现有技术以满足特定需求。 本项目的文件名称列表显示了项目可能包含的代码、文档和资源等，名为 "zsq96512-PHBS_TQFML-Project-master" 的压缩包子文件表明这是一个包含项目所有相关文件的归档文件，用户可以通过解压这个文件来访问项目内容。