【摘 要】
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随着外汇交易的普及以及神经网络技术的发展,外汇数据获取越来越便捷,使得外汇走势的研究备受关注。我国外汇发展相对于其他发达国家来说起步较晚,外汇交易时机研究成果十分匮乏。因此如何从繁杂的市场规律中判定外汇走势,已经成为诸多交易者和科研工作者的研究热点。本文结合线性与非线性策略,面向外汇数据实现外汇走势预测。针对外汇走势预测问题,本文将欧元兑美元（EURUSD）作为研究对象,通过分析EURUSD走势的
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随着外汇交易的普及以及神经网络技术的发展,外汇数据获取越来越便捷,使得外汇走势的研究备受关注。我国外汇发展相对于其他发达国家来说起步较晚,外汇交易时机研究成果十分匮乏。因此如何从繁杂的市场规律中判定外汇走势,已经成为诸多交易者和科研工作者的研究热点。本文结合线性与非线性策略,面向外汇数据实现外汇走势预测。针对外汇走势预测问题,本文将欧元兑美元（EURUSD）作为研究对象,通过分析EURUSD走势的影响因素并获取外汇走势历史数据,将影响因素构建时间序列作用于模型中进行训练,调用已保存的模型对未来外汇收盘价走势进行预测。主要研究工作如下:（1）实现了经典长短期记忆网络的改进。考虑到外汇历史数据具有非线性,本文选用LSTM（Long Short-Term Memory,长短期记忆网络）对数据进行分析,并在LSTM的基础上进行了改进,在输出门引入1-arctan函数,将输出门取值范围由（0,1）改为（0.21,1）,使输出门的输出值处于更明显的范围,能够尽可能的保留数据特征,进而提高神经网络的预测性能。（2）建立了预测未来时刻外汇走势的模型。本文设计了ARIMA-LSTM组合模型,进行外汇走势预测。该模型首先通过ARIMA获取外汇历史数据中的线性特征,其次使用改进LSTM模型获取外汇历史数据中的非线性特征,最后结合当前时刻开盘价,通过客观赋权法中的CRITIC进行信息融合,获得组合模型的预测结果。为验证ARIMA-LSTM模型的性能,与RNN、ARIMA和LSTM等6种模型进行了对比实验。实验结果表明,ARIMA-LSTM模型的MAPE、RMSE和MAE均为最小。（3）完成了外汇走势预测系统的设计与实现。本系统由功能强大的Java语言开发,设计实现包含用户管理模块、个人信息管理模块、数据收集模块、外汇走势分析模块和外汇走势预测模块的五大功能模块。通过Echarts技术实现蕴含外汇走势信息的图形化展示界面,便于用户直观的了解外汇走势情况。
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