基于GRU递归神经网络的数字货币价格预测研究

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随着科学技术的飞速进步和人类社会的不断发展,人们需要就未来即将发生的事情做出准确及时地预估,在这样的背景下,以时间序列为研究对象的各种预测方法得到了长足的发展。目前主流的预测方法有两种。第一种为传统的经典时间序列预测方法,例如差分整合移动平均自回归(ARIMA)、自回归条件异方差(GARCH)等。这种方法对数据的要求很高,条件也很苛刻,在应用上面存在很多不便,因此往往得不到满意的结果;第二种为机器学习方法,其中以支持向量回归(SVR)为代表,该方法虽不再受限于时间序列的各种假设,但其模型泛化能力有限,对于多变量且波动大的时序数据容易产生欠拟合或过拟合的现象。随着金融市场的开放和社会资本的发展,金融时序数据也向着越来越多,越来越快,越来越复杂的方向发展,预测难度持续变大,提高金融时序数据的预测精度和投资效率成为重要的研究课题。本文便以此为目的,探讨基于门控循环单元(GRU)的递归神经网络模型在数字货币交易市场中的应用。本文首先以通用时序数据分析方法,分析2020年1月31日的比特币(BTC)分钟级数据并总结其特点,接着将GRU递归神经网络基本模型应用到该时序数据中进行学习,并用该模型对之后的时序数据进行预测,比对结果,分析该模型在数据集上的偏差情况,得出GRU递归神经网络模型在金融时序数据上具备优异性能与精度的结论。此外本文还研究了GRU递归神经网络的复合模型门控循环单元多对多序列递归神经网络模型(GRU-Seq2seq)和双向门控循环单元递归神经网络(BI-GRU)模型,同样将其运用到币安数字交易所2020年1月31日的BTC分钟数据中进行学习,将学习得到的模型对之后的时序数据进行预测,对比真实结果及预测结果,分析各模型在数据集上的偏差情况,得出GRU递归神经网络复合模型较之GRU递归神经网络基本模型在同等数据规模的情况下预测精度上更佳,泛化能力更强,且在GRU-Seq2seq模型取得最佳效果的结论。最后将传统时间序列模型(ARIMA模型),机器学习模型(SVR模型),递归神经网络模型(GRU模型),递归神经网络复合模型(GRU-Seq2seq模型,BI-GRU模型)的拟合效果分别在训练集和测试集上对比分析,得出GRU递归神经网络系列模型在预测效果和性能上更优的结论。
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