人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于人工智能的科技产品通过对人的意识和思维过程进行模拟、学习，使产品能 2003年, Gold 提出在RRL模型中用多层神经网络替代单层神经网络.Gold在25个不同的高频外汇交易市场上进行了测试, 测试结果表明:单层RRL和多层RRL都能够实现盈利, 且多层RRL表现差于单层.无独有偶, 2011年, Gorse也做过类似的实验, 尝试使用多层神经网络代替单层网络 辉科金麒麟V3.05，是辉科智能（FRICO Intelligent）完全自主研发的第3代程序化交易软件，首次将神经网络技术用于外汇交易，高度集成了人工智能算法，可以自主判断行情、自动下单交易、跟踪风控。 辉科金麒麟核心优势和特性 三大亮点，紧扣行业刚需 随着外汇市场的电子化，机器学习工具变得越来越常见。虽然早期的算法主要由具有相对直接参数的买入和卖出订单组成，但做市的量化演变正在电子外汇领域取得重大进展。在简单的第一代算法演变为更复杂的策略，为市场提供越来越量化的驱动方法后，投资者开始使用源自数学理论的动态定价。 三大派系决战ai芯片：英特尔押宝神经网络处理器 2018年06月01日08:44 环球网 作者：倪雨晴 新闻爆料: alltech@china.org.cn 电话:(010)82081166-6059 神经网络也有玻璃心？玻璃中掺入杂质模仿神经元，完成数字识别，几乎不用电力!-新闻频道-和讯网 要有:人工神经网络(ANN)[12]、遗传算法 (GA)[13]和BP神经网络算法[14]。 以上三种预测方法既各有局限,又各具优势。 "组合预测"的策略应运而生。Bates和Granger 便是这策略的提出者。1969年,上述两位学者首 次提出了"组合预测"思想。他们认为,针对一个
随着这篇文章对神经网络和向量机更详细的介绍，读者也可以参照这篇 讨论预测英镑美元之间汇率方法的论文的文章 。当你对金融时间序列进行预测时，你应该尽可能多的使用投资回报来预测，因为其结果往往更准确，神经网络算法非常擅长进行图像识别。
3.基于阈值循环强化学习的自动外汇交易系统 - 知乎 这篇论文主要是解决以前强化学习用于自动交易时，双层神经网络干不过单层神经网络的情况。本质原因还是以前的优化算法和过拟合处理不够强大，无法处理深层神经网络。 作者认为《Learning … 在算法交易中 KOHONEN 神经网络的实际应用 第二部分优化和预 … 在设计使用 Kohonen 网络的通用工具的基础上，我们建立了优化EA参数的分析和选择系统，并探讨了时间序列的预测。在第一部分中，我们修正和改进了公开的神经网络类，增加了必要的算法。现在，是时候在实际应用中使用它们了。 基于神经网络的外汇市场预测 - 豆 ... - 豆丁网
维不等， 属于短序列预测， 适合短 期的人口总量的预测， 以对 均 只 所 第23 卷 第1 期 陈龙等：MATLAB神经网络工具箱在河流水质预测中的应用 2008-2012 年共 5 个时间序列点 的中国人口总量进行预测，果如表 结 73 2 表 2 灰色人工神经网络 （ 模型对 GANN） 2008-2012
摘 要：随机信号预测在金融行业有着重要应用。文章基于Back Propagation Network的隨机信号预测方法，利用三种国际货币汇率价格的历史数据作为参考，对未来汇率价格进行短期预测，与实际价格进行比较分析，并得出结论。有助于对外汇市场的发展方向和趋势分析，无论是对监管层进行决策还是对 神经网络的优点，在于他们对很乱的数据的容忍度很高，同时也有很强的分类能力，连未训练的数据也能区分出来。 而最受欢迎的神经网络算法，是反向传播算法。 为了解决某个特定问题，神经网络要得到足够的训练。在训练最开始的时候，初始权重是随机定的。 该网络需要输出层中的单个神经元以线性激活来预测下一时间步洗发剂销量。 一旦指定了网络，就必须使用后端数学库（如TensorFlow或Theano）将其编译为高效的符号表示形式。 在编译网络时，我们必须指定一个损失函数和优化算法。 【摘要】：本文在深入分析了单整自回归移动平均(arima)模型与神经网络(nn)模型特点的基础上,建立了arima融合nn的人民币汇率时间序列预测模型。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,即将汇率时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ari-ma 可以用于自动驾驶的回归算法包括决策森林回归，神经网络回归和贝叶斯回归等。 神经网络回归. 神经网络可以用于回归、分类或者非监督式学习。这类算法可以基于无监督将未经标注的数据进行分类，或者在监督训练之后用来预测后续的数值。神经网络通常
大话卷积神经网络（CNN） - 雪饼的个人空间 - OSCHINA
基于BP神经网络的外汇自动交易系统的设计与实现—硕士毕业论文 …
【摘要】：本文在深入分析了单整自回归移动平均(arima)模型与神经网络(nn)模型特点的基础上,建立了arima融合nn的人民币汇率时间序列预测模型。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,即将汇率时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ari-ma
2012年George Dahl和Abdel-rahman Mohamed的8层神经网络将错误率降低到了20.7%。这样的成绩也引起了微软研究院邓力的关注。对于其它语音识别任务，深度学习模型也能够取得比传统GMM模型更好的效果，而且训练时间更短. 神经网络是什么？ DQN。DQN是Q学习算法的扩展，其使用神经网络来表示Q值。与监督（深度）学习类似，在DQN中，我们训练神经网络并尝试最小化损失函数。我们通过随机抽样转换(状态、动作、奖励)来训练网络。例如，这些层不仅可以是全连接层，而且可以是卷积层。 Double Q学习。 基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究: 罗彬, 邵培基, 罗尽尧, 刘独玉, 夏国恩: 1. 电子科技大学经济与管理学院； 2. 电子科技大学应用数学学院: Customer Churn Research Based on Multiple Classifier fusing Rough SetsNeural NetworkArtificial Bee Colony Algorithm 神经网络在年化超额收益率、信息比率上优于线性回归算法，但是最大回撤普遍大于线性回归算法。在目前测试的所有神经网络模型中，lstm表现最好 《神经网络算法与实现 基于Java语言》，作者：[巴西]Fábio M. Soares 法比奥 Alan M.F. Souza著，人民邮电出版社，，品类：计算机