【摘 要】
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本文基于前人对汇率预测的成果,展现汇率预测研究现状,通过相关理论评述,提出一种组合式的智能优化算法预测模型。并通过实证证明该智能优化算法预测模型进一步提高了预测精
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本文基于前人对汇率预测的成果,展现汇率预测研究现状,通过相关理论评述,提出一种组合式的智能优化算法预测模型。并通过实证证明该智能优化算法预测模型进一步提高了预测精度。本文采用的是非线性模型,即BP神经网络。由于BP神经网络有一些固有的缺陷,为了克服BP神经网络易早熟的缺陷,本文提出采用具有全局寻优能力的粒子群优化算法对BP神经网络进行优化。同时通过理论分析和实验证明,对粒子群优化算法的某些粒子采取模拟退火的方式重新初始化可以增加粒子群的多样性,使粒子群克服在迭代后期失去种群多样性的缺陷。并且通过实证证明,后一种预测模型较前一种预测模型在预测精度上有显著提高。 本文还提出了基于SAPSO神经网络预测模型的智能交易系统框架。这一框架的提出为后人通过智能交易平台验证该预测模型的可行性与有效性提供了参考。智能交易系统是未来在线交易平台的发展趋势和主流。目前MT4交易平台已经成为超过100家外汇经纪公司和来自全世界的30个国家的银行的主要网络交易平台。本文将详细评述该系统,并为本文的预测模型设计智能交易流程图。详细介绍和分析各个模块的功能及设计方法。
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