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基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率预测研究
被引量:
2
1
作者
汪文隽
王亦天
+1 位作者
操玮
任思儒
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S02期152-155,共4页
多模态深度学习可以提升模型性能,而现有研究中汇率波动率的预测仅基于宏观经济指标。因此提出一种多模模态态投汇资率者波情动绪率数预据测的方US法D,/C首N先Y通汇过率L波ST动M率模预型测构模建型外,最汇后投根资据者前情人绪文指数献...
多模态深度学习可以提升模型性能,而现有研究中汇率波动率的预测仅基于宏观经济指标。因此提出一种多模模态态投汇资率者波情动绪率数预据测的方US法D,/C首N先Y通汇过率L波ST动M率模预型测构模建型外,最汇后投根资据者前情人绪文指数献,另再外结构合建传三统种宏U观SD经/济CN变Y量波,动构率建预基测于多模型进行对比。结果表明,相比朴素贝叶斯方法,LSTM模型在文本分类中表现更优;基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率模型预测性能最好。
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关键词
多模态
深度学习
LSTM模型
外汇投资者情绪
波动率预测
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职称材料
题名
基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率预测研究
被引量:
2
1
作者
汪文隽
王亦天
操玮
任思儒
机构
合肥工业大学经济学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S02期152-155,共4页
基金
国家自然科学基金青年项目(71801072)
文摘
多模态深度学习可以提升模型性能,而现有研究中汇率波动率的预测仅基于宏观经济指标。因此提出一种多模模态态投汇资率者波情动绪率数预据测的方US法D,/C首N先Y通汇过率L波ST动M率模预型测构模建型外,最汇后投根资据者前情人绪文指数献,另再外结构合建传三统种宏U观SD经/济CN变Y量波,动构率建预基测于多模型进行对比。结果表明,相比朴素贝叶斯方法,LSTM模型在文本分类中表现更优;基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率模型预测性能最好。
关键词
多模态
深度学习
LSTM模型
外汇投资者情绪
波动率预测
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F832.6 [经济管理—金融学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态投资者情绪数据的USD/CNY汇率波动率预测研究
汪文隽
王亦天
操玮
任思儒
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
2
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参考文献
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