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基于大数据+深度学习的中国金融市场波动性及预警机制研究 邱冬阳 著 经管、励志 文轩网
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基于大数据+深度学习的中国金融市场波动性及预警机制研究
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人类阔步迈进大数据时代,人工智能(AI)全面融入金融活动,给股票、债券、期货、外汇、黄金等金融市场的价格波动起伏蒙上一层神秘的色彩,然而,大数据与人工智能的深度融合正是解开金融市场价格波动性及预测预警背后神秘之处的钥匙。本书就是顺应数字时代之变,遵循金融科技思路,建立了当前最适合分析金融市场的深度学习模型之一——长短期记忆(LSTM)模型,收集整理了影响其波动性的多维、高频、海量的大数据,选用了Python撰写代码来实现其波动性的预测预警。研究结果表明,大数据+深度学习的模式可以很好地刻画、拟合、预测中国金融市场价格波动的新特征,以LSTM为代表的深度学习方法在金融市场中有广泛的应用场景和较满意的应用效果。本书把金融市场波动性经典研究推到了“Al+金融”的新时代。
文章基在前期成果的基础上,通过文献分析方法着重分析了人工智能的核心方法——深度学习与金融市场波动性之间的内在联系,在金融市场波动性理论构架、深度学习模型和实现方式后选择了我国金融市场的股票市场、汇率市场、金融期货和贵金属期货四类具体对象进行波动性实证检验。基于研究结论,结合大数据时代我国金融市场的实际,作者提出了防范中国金融市场过度波动的对策建议,核心是中国应建立起与大数据和深度学习相适应的金融市场机制。
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