基于深度学习的金融市场波动率预测模型

波动率在金融投资和风险管理中扮演着至关重要的角色,能够反映金融资产的收益和风险水平,为构建期权量化投资策略和决策以及风险控制提供重要参考指标。然而,波动率具有非线性和长期依赖性问题,如每日变化趋势不稳定,未来变化趋势与历史数据相关等。为解决这些问题,本文基于改进的Transformer构建了波动率预测模型TGC-FinTrans(TCN-BiGRU-CNN Finance Transformer)。实验结果表明,该模型在预测金融数据波动率方面优于其他基线方法,能够更加准确地预测波动率并捕捉金融市场的复杂变化,为投资者提供更为精准的决策参考。

基于深度强化学习的投资组合构建方法

传统基于数据分析的投资组合构建方法使用简单的统计学模型,不仅难以发现市场规律,且在处理大量数据时效率不高。而深度强化学习算法具备强大的数据处理和分析能力,能够通过学习自适应调整策略,从海量金融数据中提取出有效信息,处理复杂多变市场环境并为投资决策提供科学建议。针对金融资产价格具有非平稳特点和各资产间具有相互依赖性的问题,本文基于深度强化学习中的深度确定性策略梯度DDPG算法,设计了一种并行投资组合特征提取网络PPFNet作为策略网络用于构建投资组合。实验结果表明,PPFNet相较于其他主流投资组合构建方法,取得了最优的收益效益,且表现出良好的稳定性。

基于深度学习的高频交易金融数据的波动率预测

随着信息化技术的发展,许多在线交易平台都可以提供高频的实时交易数据,为基于大数据的高频交易数据的波动率研究提供了基础。使用机器学习和深度学习算法分析大量的交易数据,建立波动率预测模型,可以帮助投资者更好地把握市场风险和机会,但金融高频交易数据存在大量噪声和非平稳性,导致模型的预测效果不佳。针对以上问题,本文构建了基于降噪自动编码器和不稳定注意力机制的深度学习模型,并利用该模型对高频交易数据波动率预测。实验结果表明该模型相较于常用的机器学习和深度学习方法拥有更准确的预测效果。

多功能调制芯片AD6623的工作原理及其在多模式通信中的应用

详细介绍了AD公司最新推出的一种数字信号发送芯片AD6623的内部结构和工作原理 。