基于概率神经网络的期货交易趋势识别及交易系统信号的优化

发布时间：2017-09-01 07:36

  本文关键词：基于概率神经网络的期货交易趋势识别及交易系统信号的优化

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【摘要】：无论是技术面还是基本面分析,都是对于市场走势的一种预测。这种预测的基础就是以原有的已经发生过的市场条件作对比,当与以往交易条件重合率达到一定程度的时候,就会认为同样的趋势会再次发生。基于概率神经网络,选取数据为大连交易所豆粕主连的日线交易数据,采用小周期交易趋势(即5交易日数据)为交易趋势基础形态,数量化各交易形态,分为9种主要交易形态,利用PNN网络进行分类识别,判断趋势的重合率为多少。试验数据结果显示分类结果良好,识别准确度达到91.67%,达到要求。利用Matlab试验结果做出程序化交易系统趋势信号指标,并根据趋势指标进行程序化的交易信号优化与决策。
【作者单位】： 长江大学信息与数学学院;
【关键词】： 概率神经网络 交易趋势识别 程序化系统优化
【分类号】：F724.5;F323.7;TP183
【正文快照】： 我国期货市场的发展从非理性逐渐向着理性方面转变,为利用技术手段进行价格测控提供了基础。在原来期货市场当中黑天鹅事件不断的发生,给投资者造成了极大的损失。在监管力度不断加强的今天,市场逐渐回归成熟与理性,使得理论有了指导实际的机会。国内外相关的学术研究日渐丰富

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本文编号：770789