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人工智能在股票期货中的应用

发布时间:2019-04-26 18:14:17 文章来源:未来智讯    
人工智能在股票展望中的应用:未知抽象人工智能技术近年来已经在生活生产中得到了一些应用,已逐渐渗透到经济领域。 作为人民生活的核心,股票借助人工智能技能,通过历史数据和当前状态,政策等抽象数据正确预测股票,是人工智能技术的新偏见,实际存量 分析需要处理大量数据。 这正是人工智能的优势。 本文结合现有的人工神经网络模型应用于股票前景。 详细介绍了人工智能在股票前景中的应用和应用实例,并对未来的改进可能性和应用前景进行了公正的预测。 关键词人工智能; 股票; 大数据; 价格展望
中图分类号TP3文件标识代码A文章编号1674-6708(2018)224-0150-02自股票诞生以来,期待未来股价走势已成为理论和实践意义的命题。 然而,由于各种因素导致股票价格随时间呈高度非线性关系,传统视野中存在或多或少的缺陷,难以平衡控制价格变化的随机性和纪律性。 ]。 随着人工智能的发展,其强大的数据存储,处置和分析为股票前景提供了新的思路。 近年来,基于人工智能和相关技能的股票展望腕表已被广泛讨论。 他们更好地填补了传统的前景,提高了股票前景的可靠性和正确性[2]。 本文针对股票展望中大数据分析的特点,结合人工智能技术的优越性,从应用可行性的角度有机地交织两者,分析讨论了应用要领和一些应用实例。 为人工智能在经济和金融领域的应用提供新思路。 1基本概念1.1人工智能人工智能最初是在1956年提出的,当时它首次被呈现为体现智能行为的硬件或软件系统。 随着互联网技术的发展和深度学习,人工智能的应用不断扩大[1-2]。 典型的人工神经网络布局如图1所示。人工智能的人工智能模式主要由前人的先进处理器决定,建立如图1所示的人工神经网络模型,模仿人类的心灵。 大脑处理数据,通常由多层布局组成。 分离是输入层,隐藏层和输出层。 最重要的是隐藏层。 隐藏层中的混沌算法用于尊重模仿人类大脑的过程。 一般过程可以描述为:从第一个输入层开始,感知外部情况数据信息,然后进入隐藏层进行数据处理,如线性变换,集群分类等算法,以赎回数据智能特别地,隐藏层是特定设计,其对于凭证的实际应用是必需的。 在处置之后,获得指示符并将其发送到输出层以供后续使用。 在脾气上,每一层都有其相应的算法,每层的相应输出是下一层的相应输入。 利用这种数据处理流程,实现了模拟人脑的神经元现象机制[2],从而获得了相关初始数据的训练。 1.2股票分析更常见的股票市场分析主要基于对基础知识的分析和技能分析[3-4]。 基本面分析(Analysis)是股票的价值。 在分析宏观经济状况,行业愿景和公司成长状况的基础上,对公司业绩的基本分析表明,将股票的长期投资价值和股票的保证金与股票市场价格进行比较,以获得投资 购买或出售的建议。 地下室分析的要点很难让新投资者理解,预期准确性不高。 它缺乏对短期和中期投资的教学效果,主要用于长期投资分析。 技术? 分析是关于市场行为。 技能分析有三种理论理论:市场行为包含一般信息; 价格往往颠簸; 技术分析解决了股票价格波动模式和颠簸周期的讨论,并得出了股票价格在短期内如何变化的投资指导。 技能分析不是用于长期的前景趋势,而是可靠和正确,并且容易受到政策外部因素的影响。 2人工智能在股票展望中的应用分析
2.1应用类别
2.1.1市场展望
期待大盘数据,它是一种应用于人工智能的人工智能 股票分析类别。 严重的偏见。 大多数这种分析的分析都是基于技术理论。 根据“一切重现”的理论,以前股市上涨(牛市)的数据可以作为样本,牛市的典型数据特征可以用来训练人工智能来制作它。 当市场展示显示高或下降特征时出现。 期待。 不难看出,功能采用的质量决定了前景的正确性。 如果特征太小或不够,很容易导致对市场变化不敏感的人工智能。 如果特性使用过多,会增加计算量,并使人工智能容易干扰噪声。 在[4]中,除了基本特征之外,还选择了诸如条件参数的更深特征,并且获得了更好的效率。 2.1.2股价前景
上述要点可以得到大盘走势的前景信息,但单靠这些信息无法帮助投资者做出更具体的选择,如买入或卖出某些特定股票。 因此,个股价格的前景已经成为股票分析范围内人工智能的另一个严重的应用偏见。当股票价格前景与人工神经网络技术相结合时,单一股票的开盘价和收盘价以及最高价和最低价通常被用作训练样本,因此人工神经网络可以模拟股票的非线性关系。 随时间变化。 。 然而,人工神经网络具有容易陷入局部最小值的问题。 首先,有文献使用BP神经网络进行股票价格预测,其效率并非雄心勃勃[5]。 近年来,Elman神经网络已经与BP神经网络相结合,并且小波分析已被用于过滤训练样本,这导致了更好的尝试[6]。 另外,人工神经网络存在个别股票价格普遍化不足的问题,即有必要从头开始为每只股票培训人工神经网络。 解决这一问题将大大提高人工神经网络技术在股票前景领域的应用价值,这也需要学习者的进一步努力。 2.2应用原则2.2.1数据采集和处置由于模具的视觉原理不同,人工智能应用于库存分析时需要采集的数据类型以及预处理模式也是如此 区别。 有些型号只使用库存每日收盘价作为培训数据[7],并决定处理数据,并获得更好的预期效率。 缺少数据可以简化输入层布局,从而减少神经网络兑现的硬件压力。 其他模型使用更多数据,并且添加训练数据类型允许人工神经网络具有对股票进行分类的能力,而不仅仅是股票的第二天价格。
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