基于深度残差网络的国际金价预测:理论与实践
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更新于2024-06-30
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本篇毕业论文《基于深度残差网络的国际金价预测研究》由飞行器动力工程专业的学生汤吉撰写,学号121143325,在中国民航大学中欧航空工程师学院完成,指导教师为张鸿燕。论文探讨了在当前全球经济一体化背景下,传统经济学模型在解释国际金价动态上的局限性,转向利用计算机科学特别是深度学习技术来预测黄金价格。
论文首先介绍了研究背景,指出随着全球化的推进,国际金价的波动性日益增强,这促使经济学家寻求新的分析工具。作者引用R/S分析法(重标极差分析法)来验证了14天(10个交易日)内金价的自相关性和可预测性,这对于后续的预测模型构建至关重要。
接下来,论文详述了数据预处理步骤,对XAU/USD时间序列进行了数据分析,包括清洗、标准化和特征提取,以便于GPU(图形处理单元)的高效计算。深度残差网络在此阶段被构建,作为预测模型的基础,它能处理复杂的非线性关系,提高预测精度。
经过深度残差网络的训练后,模型在训练集上展现出了良好的涨跌预测能力。然而,为了提高预测结果的准确性,论文还引入了专家系统的修正环节,通过结合专家经验和模型预测,进一步优化了金价走势的预测。
这篇论文不仅展示了深度学习在金融领域的应用潜力,而且体现了作者对实际问题的深入理解和解决策略。它为黄金市场参与者提供了新的预测方法,对于理解全球经济动态和制定投资策略具有一定的参考价值。同时,该研究还强调了跨学科合作,即经济学与计算机科学的结合,推动了现代金融建模技术的发展。
2022-08-08 上传
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2024-09-08 上传
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