本發明涉及一種基于同構卷積神經網絡的金融時間序列預測與決策方法,所述金融時間序列預測與決策方法包括:讀取最新數據,并根據同構卷積神經網絡模型分別計算預測價格、趨勢預測和分類概率、以及綜合預測指標Φ;根據綜合預測指標Φ生成預測性交易策略,并通過結合改進的直接強化學習交易策略得到交易決策函數D;通過交易決策函數D計算交易決策并執行交易;重復上述步驟,直到交易結束。本發明提出一個預測器?分類器?執行器框架,利用基于深度學習的金融時間序列預測和基于強化學習的決策來實現更好的夏普比率和實時性能;捕捉金融時間序列數據規律,通過同構卷積神經網絡架構進行預測與趨勢分類,并提出了新穎的集成預測指標。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)