基于GM模型的神经网络：金融预测与EUR/USD汇率决策

网络技术-网络设备-应用神经网络建立金融预测分析系统.pdf是一篇深度探讨如何将神经网络应用于金融市场的研究论文。在现代金融市场中，投资者们正在积极地探索各种神经网络交易系统，以利用人工智能技术提高决策效率和投资回报。神经网络，特别是深度学习模型，因其强大的非线性建模能力，被用于分析复杂的金融数据，如汇率变动，以预测未来趋势。 作者引用了Dirk Husmeier在1997年提出的一种基于高斯混合模型（GM）的神经网络方法。GM模型是一种统计学上的混合模型，它通过组合多个高斯分布来拟合复杂的数据分布，从而提供更精确的概率密度估计。在金融预测中，这种模型能够有效地捕捉到汇率波动中的潜在模式，这对于制定投资策略至关重要。 本文的核心内容是使用GM模型来构建一个专门针对欧元对美元汇率（EUR/USD）的预测系统。研究者采用了从1999年到2003年的历史汇率数据来训练神经网络模型，确保模型能够学习到历史价格走势和市场动态。然后，他们将2004年至2005年的数据作为测试集，验证模型在实际市场环境中的预测性能。 值得注意的是，文章还涉及了对GM模型进行的一些算法和结构优化。通过结合阈值处理和模型委员会（一种集成学习方法），作者提升了模型的性能，使其在实际应用中显示出更好的预测效果。这种方法旨在减少误差、提高稳定性和鲁棒性，从而为投资者提供更为准确的投资信号。 关键词“神经网络”、“金融”、“高斯混合模型”和“EM算法”强调了本文的主要技术基础和方法论。EM算法在此处是指Expectation-Maximization算法，这是一种在高斯混合模型中常用的参数估计方法，它通过迭代更新参数以最小化模型与观测数据之间的差异。 这篇论文深入研究了神经网络技术在金融预测领域的应用，展示了GM模型在EUR/USD汇率预测中的实用性和优化策略。这对于理解如何将人工智能融入金融市场，以及如何通过数据分析驱动投资决策具有重要意义。