【摘 要】
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人们运用多种神经网络交易系统到金融市场并进行决策分析,并且使用不用的方法和投资策略来最大化利润。在该领域内最新的研究发展围绕着概率分布的预测而展开。Dirk Husmeier
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人们运用多种神经网络交易系统到金融市场并进行决策分析,并且使用不用的方法和投资策略来最大化利润。在该领域内最新的研究发展围绕着概率分布的预测而展开。Dirk Husmeier于1997年设计了一个基于高斯混合模型(简称GM模型)的神经网络用来预测概率密度。为了展示其预估概率密度函数的优势,本文使用这个模型来预测欧元对美元汇率(EUR/USD)的时间序列并做出投资决策。 本文采用高斯混合模型(GM)来构建了一个预测欧元对美元汇率的神经网络,并使用从1999年1月1日至2003年12月31日的欧元对美元汇率的时间序列来训练该网络模型,并使用2004年1月1日至2005年3月15日的欧元对美元汇率的时间序列来验证模型结果。在文章的后半部分,还对GM模型进行了一些算法和结构的改进。实验数据显示,在利用了结合阈值和模型委员会的情况下,高斯混合模型表现的非常优秀,取得了更佳的实验结果。
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