期刊文献+

基于深度学习的股票预测分析 被引量:3

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 金融市场作为一个非线性、变化频繁的复杂动态,风险与回报并存,波动率作为金融资产收益的不确定性衡量指标,对金融资产的波动率进行有效的预测,可以加强金融风险管理,同时增加投资者决策的积极性。随着人工智能的发展,将以深度学习方法为例的AI技术与金融业结合,构建模型对波动率进行预测分析,提升了金融资产的波动率预测的精确度。
作者 袁如意
机构地区 澳门城市大学
出处 《中国集体经济》 2021年第24期105-106,共2页 China Collective Economy
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献31

  • 1魏宇,余怒涛.中国股票市场的波动率预测模型及其SPA检验[J].金融研究,2007(07A):138-150. 被引量:44
  • 2Bengio Y. learning Deep Architectures for Al. Foundations andTrends in Machine Learning, 2009 , 2(1): 1-127.
  • 3Hinton G E,SaIakhut(Jinov R R. Reducing the Dimensionality ofData with Neural Networks. Science, 2006, 313(5786) : 504-507.
  • 4Bengio Y, Delalleau 0. On the Expressive Power of Deep Archilec-tures // Proc of the 22nd International Conference on Algorithmiclearning Theory. Ksp[M], Finland,2011: 18-36.
  • 5Yoshua B, l^eCun Y. Scaling Learning Algorithms towards Al.Cambridge,USA : MIT Press, 2007.
  • 6Dahl G E, Yu d, Deng L, el al. Context-Dependent Pre-trainedDeep Neural Networks for Large-Vocabulary Speech Recognition.IEEE Trans on Audio, Speech and Language Processing, 2012,20(1):30-42.
  • 7Hinton G,Deng L, Yu D, et al. Deep Neural Networks for AcousticModeling in Speech Recognition : The Shared Views of FourResearch Groups. IEEE Signal Processing Magazine, 2012, 29(6) : 82-97.
  • 8Sungjoon C, Kim E, Oh S. Human Behavior Prediction for SmartHomes Using Deep Learning // Proc of the 22nd IEEE InternationalSymposium on Robot and Human Interactive Communication. Gyeo-ngju, Republic of Korea, 2013 : 173-179.
  • 9林妙真.基于深度学习的人脸识别研究.硕士学位论文.大连:大连理工大学,2013.
  • 10Wang N Y, Yeung D. Learning a Deep Compact Image Represen-tation for Visual Tracking // Proc of the 27th Annual Conferenceon Neural Information Processing Systems. Lake Tahoe, USA,2013: 809-817.

共引文献96

同被引文献36

引证文献3

二级引证文献7

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部