[发明专利]一种基于神经网络预测模型的外汇交易方法无效
| 申请号： | 200910081205.6 | 申请日： | 2009-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN101853480A | 公开（公告）日： | 2010-10-06 |
| 发明（设计）人： | 潘维民 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q90/00 | 分类号： | G06Q90/00;G06Q40/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种运用神经网络(RRL、BP、SOM神经网络)来建立预测模型进行短线外汇交易的方法，并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)。其中：RRL神经网络预测模型，采用自组织学习法，输出需根据向量F来决定sell、buy和do nothing信号。BP神经网络预测模型和SOM神经网络预测模型，是通过建立网络对象并初始化，可用MATLAB神经网络工具箱函数来建立，输出将获得3个输出结果，分别对应sell、buy、do nothing。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 预测 模型 外汇交易 方法 | ||
【主权项】：
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)。
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