基于联合特征学习的多尺度卷积神经网络在外汇交易市场中的应用

摘要：

卷积神经网络(CNN)已经引起了计算机视觉领域的变革.本文探讨CNN的一个具体应用:已知价格在过去一段时间内的波动图后,利用CNN对外汇市场的价格进行预测,然后将预测结果用于外汇交易,最终获利.采用联合特征学习机制,创建一种新的可处理多种特征的多尺度CNN应用框架.实验结果表明,相比于只考虑图像特征的传统CNN及其他机器学习算法,本文算法的实用性更强.

关键词：多尺度卷积神经网络、联合特征学习、外汇交易

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：122-126