基于深度学习和进化计算的外汇预测与投资组合优化

• 作者: 宋微 李章晓 田野
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 外汇预测 投资组合优化 循环神经网络 进化算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: F830.92
• 字数: 3190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.01.014

摘要

利用深度学习和进化计算技术来分别实现对外汇价格的预测与投资组合优化.首先,利用循环神经网络建立汇率预测模型,用来预测外汇产品的价格并计算期望收益率.接着建立了一个双目标的投资组合模型,即最大化期望收益率与最小化风险.为了更接近真实的外汇交易市场,该模型中允许买空与卖空,并考虑了点差对收益的影响.基于多个外汇产品的期望收益率与投资组合模型,利用多目标进化算法来搜索出最优的投资组合.在多个外汇产品的真实历史数据上的结果表明,该方法能够实现在外汇交易市场中的盈利.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李章晓	徽商职业学院会计系	7	12	2.0	3.0
2	宋微	徽商职业学院会计系	4	7	2.0	2.0
3	田野	安徽大学计算机科学与技术学院	2	4	1.0	2.0