基于GNP类关联规则挖掘的外汇投资相似性匹配交易模型研究

发布时间：2017-09-08 15:18

  本文关键词：基于GNP类关联规则挖掘的外汇投资相似性匹配交易模型研究

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【摘要】：提出了一种基于外汇市场的价格上升下降序列的新的GNP-SMT方法。基于遗传网络编程(GNP)与类关联规则,通过算法迭代,抽取大量的类关联规则,并存储在规则库中(上升池和下降池)。然后,将产生的规则进入池中来计算价格向上和向下价的概率。在训练期间,提取大量的向上和向下的规则后,使用相似度的匹配计算,以处理各个步骤的执行情况。在测试期间,连续交易的投资金额由GNP的SMT的预测概率计算确定。使用两种不同的情况下呈现的结果,模型都显示很好的盈利。
【作者单位】： 南昌大学经济管理学院;上海市金山区国有资产监督管理委员会;上海财经大学金融学院;
【关键词】： 外汇投资 遗传网络规划 相似性匹配交易模型 外汇交易
【基金】：江西省高校人文社科项目(Gl1338)
【分类号】：F832.6;TP311.13
【正文快照】： 关于金融市场的预测问题,特别是外汇市场一直受到学者的关注,而一类启发式算法在外汇市场上已经有很多成果。Maknickien壵和Maknickas[1]利用神经网络(NN)预测外汇市场汇率,从而构建外汇市场交易策略;Alvarez-Diaz和Alvarez[2]利用遗传算法(GA)预测外汇汇率[2];宋宁[3]基于GNP

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6 赵慧,侯建荣,施伯乐;一种基于分形时变维数的非平稳时间序列相似性匹配方法[J];计算机学报;2005年02期

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本文编号：814757