[发明专利]一种基于神经网络预测模型的外汇交易方法

权利要求书

1.一种基于神经网络预测模型的外汇交易方法，其特征在于，所述方法通过建立神经网络(RRL、BP、SOM神经网络)预测模型进行短线外汇交易，通过比较试验来确定使用哪种神经网络来预测一定交易时间间隔的交易信号(买入或卖出)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述RRL神经网络预测模型计算，

Ft=tanh(Σi=0Mwi,trt-i+wM+1,tFt-1+vt)]]>

F_t∈{-1，1}是在t时刻的位置，w_t和v_t分别表示t时刻神经网络的权值和门限值，r_t：＝(p_t-P_t-1)/p_t-1是根据外汇交易时间序列的价格变化。离散时间刻度t指向基本数据频率。组建网络，通过计算

v_t＝v_t-1+ρΔv_t

Δwi,t=dDtdwi≈dDtdRt{dRtdFtdFtdwi,t+dRtdFt-1dFt-1dwi,t-1}]]>

其中：

dDtdRt=(n-1)Σ(Rt-R‾)2-nR‾(Rt-R‾)n(n-1)(Σ(Rt-R‾)2)3/2]]>

dFtdwi,t≈∂Ft∂wi,t+∂Ft∂Ft-1dFt-1dwi,t-1]]>

∂Ftdvt≈∂Ft∂vt+∂Ft∂Ft-1∂Ft-1dvt-1]]>

公式中的所有项和因子来获取修改模型权值及阀值。