基于新闻和神经网络的汇率预测方案策划

发布时间：2021-04-28 21:45

　　投资者可以基于技术分析构建技术指标来预测资产价格走势,技术分析构建技术指标的过程为从历史价格信息中提取预测特征的过程,神经网络可以实现特征的自动提取;投资者也可以通过分析市场对宏观新闻的反应来预测资产价格走势,同时以神经网络表示的语言模型能学习到文本的概率分布,并得到新闻文本的向量表示,本文以神经网络连接两种信息构建预测市场的模型。本文以外汇市场为研究对象,选取了市场上以美元为核心的七个主流交易货币对,通过分析证明了本文所选新闻与货币对的相关性以说明实施本文预测方案的可行性。通过引入机器学习的框架,将预测问题转化为有监督的二分类问题,本文研究了本文构建的特征和深度神经网络模型在这七个货币对的不同周期上的预测正确率。具体来讲,本文收集了欧元/美元、英镑/美元、澳元/美元、纽元/美元、美元/加元、美元/人民币、美元/日元七个主要货币对的从2013年1月1日到2019年12月20日的历史K线日数据,爬取了FX168财经网站的从2013年11月25日到2019年12月20日的外汇新闻,以过去120个交易日的历史价格K线和经由文档嵌入模型向量化的当日新闻数据为特征,预测汇率这七个货币对在3,5,... 

【文章来源】：上海师范大学上海市

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究的背景
    1.2 研究的目的和意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 研究的内容、方法和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技术路线图
    1.4 本文的主要特点
第2章 相关理论回顾与文献综述
    2.1 相关理论回回顾
        2.1.1 长短期汇率决定理论
        2.1.2 机器学习理论和神经网络
        2.1.3 文档嵌入模型
    2.2 相关文献综述
        2.2.1 新闻和技术分析应用于汇率预测综述
        2.2.2 提取文本特征的方法综述
        2.2.3 文献评述
第3章 研究问题描述与分析
    3.1 研究问题描述
    3.2 研究问题分析
第4章 汇率预测方案的设计
    4.1 方案策划的思路
    4.2 预测汇率方案策划的理论解释
    4.3 特征提取分析与方案构建
        4.3.1 价格K线特征提取
        4.3.2 新闻特征提取
        4.3.3 样本划分与融合方案构建
第5章 方案的实施途径及合理性检验
    5.1 方案的实施途径
    5.2 预测方案的合理性检验
    5.3 预测方案的风险提示
第6章 结论
    6.1 本文主要结论
    6.2 存在不足及展望
参考文献
附录
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]投资者情绪与股票收益——来自移动互联网的实证研究[J]. 梅立兴,张灿,何鲁.  南方经济. 2019(03)
[2]基于网络文本的投资者情绪与股票价格研究述评[J]. 戴德宝,兰玉森.  武汉金融. 2019(01)
[3]基于文本价格融合模型的股票趋势预测[J]. 余传明,龚雨田,王峰,安璐.  数据分析与知识发现. 2018(12)
[4]基于微信文本挖掘的投资者情绪与股票市场表现[J]. 石善冲,朱颖楠,赵志刚,康凯立,熊熊.  系统工程理论与实践. 2018(06)
[5]基于泰勒规则的人民币汇率预测研究:兼论多种汇率决定模型预测比较[J]. 江春,杨宏略,李小林.  世界经济研究. 2018(04)
[6]“2015.08.11汇改”背景下人民币汇率短期预测及波动性的实证分析[J]. 廖思.  经贸实践. 2017(11)
[7]基于互联网搜索指数的多因素集成下人民币汇率预测[J]. 王轩,杨海珍.  系统工程学报. 2017(03)
[8]人民币汇率价格波动及短期预测——基于MEEMD组合模型[J]. 傅魁,郭志颖.  价格理论与实践. 2017(03)
[9]互联网异质性财经新闻对股市的影响——来自中国互联网数据与上市公司的证据[J]. 刘海飞,许金涛.  产业经济研究. 2017(01)
[10]投资者情绪短期对股票市场的影响研究[J]. 苍玉权,殷旭东.  商业经济. 2016(11)



本文编号：3166228