Djupt lärande är ett effektivt sätt att lösa problem med bildigenkänning. Människor drar intuitiva slutsatser av handelsdiagram. Denna studie använder egenskaperna hos djupt lärande för att träna datorer i att efterlikna denna typ av intuition i samband med handelsdiagram. Huvudsyftet med vår strategi är att kombinera tidsseriemodellering och konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att bygga en handelsmodell. Vi föreslår tre steg för att bygga handelsmodellen. Först förbehandlar vi indata från kvantitativa data till bilder. För det andra använder vi ett CNN, som är en typ av djupt lärande, för att utbilda vår handelsmodell. För det tredje utvärderar vi modellens prestanda när det gäller riktigheten i klassificeringen. De experimentella resultaten visar att om strategin är tydlig nog att göra bilderna uppenbart särskiljande CNN-modellen kan förutsäga priserna på en finansiell tillgång. Därför kan vår strategi hjälpa till att utforma handelsstrategier och hjälpa kunder automatiskt få personliga handelsstrategier.
REF väljer det konvolutionella neurala nätverket för att bearbeta handelsdata.
Predict Forex Trend via Convolutional Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Economics']}