汇率趋势预测数据挖掘的数据预处理方法

要用数据挖掘的方法得到有关汇率变动的趋势预测,其首要任务就是对这些汇市消息摘要进行一定的数据预处理,将其转换成具有一定结构的、有利于数据挖掘方法实现的目标语言。该文就是一个这样的对汇市消息摘要的预处理方法,它对有关汇市消息摘要的领域知识进行了详细的分析,得出了相应的领域规则知识,并对基于TRIE索引树的分析词典机制犤2犦加以改进,建立了一定的相关算法,从而实现了从汇市消息摘要到Bayes语言的数据挖掘的数据预处理。

基于消息的汇率趋势预测的数据挖掘方法

在目前,汇率预测的方法一般采用人工神经网络和贝叶斯估计方法,但这些方法一般都是基于汇率数据本身进行的。然而汇率的变动实际上是由政治、经济、心理等因素造成的。因此,利用这些新闻消息应该更具有可行性。该文讨论了如何根据新闻消息利用贝叶斯网络来进行汇率的趋势预测,分析了如何才能改进预测精度。同时还实现了一个寻找全局最优贝叶斯网络的选择算法。

基于HP滤波和ARMA-GARCH模型的人民币汇率趋势预测

在复杂多变的金融市场,人民币汇率的变化受多种因素的影响,而人民币汇率的变化又影响着经济生活的方方面面,人民币汇率及其变化特征受到人们的广泛关注,研究人民币汇率变化特征,正确分析与预测人民币汇率的走势,对于国家和各个经济主体制定金融政策和投资决策具有十分重要的意义,采用HP滤波法将汇率数据序列分解为趋势成分序列和波动成分序列,然后使用自回归和ARMA-GARCH模型分别进行拟合和预测,通过实证分析发现模型有着较好的预测效果,可以为金融产品的预测研究和制定金融政策提供参考。