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基于概率神经网络的期货交易趋势识别及交易系统信号的优化
1
作者
陈洋洋
宋述刚
《长江大学学报(自科版)(上旬)》
2016年第11期13-19,共7页
无论是技术面还是基本面分析,都是对于市场走势的一种预测。这种预测的基础就是以原有的已经发生过的市场条件作对比,当与以往交易条件重合率达到一定程度的时候,就会认为同样的趋势会再次发生。基于概率神经网络,选取数据为大连交易所...
无论是技术面还是基本面分析,都是对于市场走势的一种预测。这种预测的基础就是以原有的已经发生过的市场条件作对比,当与以往交易条件重合率达到一定程度的时候,就会认为同样的趋势会再次发生。基于概率神经网络,选取数据为大连交易所豆粕主连的日线交易数据,采用小周期交易趋势(即5交易日数据)为交易趋势基础形态,数量化各交易形态,分为9种主要交易形态,利用PNN网络进行分类识别,判断趋势的重合率为多少。试验数据结果显示分类结果良好,识别准确度达到91.67%,达到要求。利用Matlab试验结果做出程序化交易系统趋势信号指标,并根据趋势指标进行程序化的交易信号优化与决策。
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关键词
概率神经网络
交易趋势识别
程序化系统优化
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职称材料
题名
基于概率神经网络的期货交易趋势识别及交易系统信号的优化
1
作者
陈洋洋
宋述刚
机构
长江大学信息与数学学院
出处
《长江大学学报(自科版)(上旬)》
2016年第11期13-19,共7页
文摘
无论是技术面还是基本面分析,都是对于市场走势的一种预测。这种预测的基础就是以原有的已经发生过的市场条件作对比,当与以往交易条件重合率达到一定程度的时候,就会认为同样的趋势会再次发生。基于概率神经网络,选取数据为大连交易所豆粕主连的日线交易数据,采用小周期交易趋势(即5交易日数据)为交易趋势基础形态,数量化各交易形态,分为9种主要交易形态,利用PNN网络进行分类识别,判断趋势的重合率为多少。试验数据结果显示分类结果良好,识别准确度达到91.67%,达到要求。利用Matlab试验结果做出程序化交易系统趋势信号指标,并根据趋势指标进行程序化的交易信号优化与决策。
关键词
概率神经网络
交易趋势识别
程序化系统优化
Keywords
PNN
trading trend identification
optimization of programmed trading system
分类号
O21 [理学—概率论与数理统计]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于概率神经网络的期货交易趋势识别及交易系统信号的优化
陈洋洋
宋述刚
《长江大学学报(自科版)(上旬)》
2016
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