[发明专利]一种基于人工神经网络的期权期货交易分析方法在审
| 申请号： | 201810525157.4 | 申请日： | 2018-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN108846761A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 江寅;朱传瑞 | 申请（专利权）人： | 安徽磐众信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 胡剑辉 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区望江西路5*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工神经网络的期权期货交易分析方法，包括信息摘取和信息分析预测系统，信息摘取为从历史数据中选取样本数据，将样本数据导入信息分析预测系统，信息分析预测系统是一种基于卷积神经网络的分析预测方法。卷积神经网络预测模型由一个输入层、两个卷积层和降采样层以及一个单层感知机共五层网络构成，输入样本长度为30，卷积核大小为1*7，降采样降幅为2，两个卷积层分别有6个和12个卷积核，将第二次降采样后的输出展开并通过全连接的方式构成单层感知机，输出预测值。金融时间序列的某个时刻的值受到它之前若干时刻的值的影响，通过窗口截取一定范围的历史数据，作为模型输入，输出值为预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 信息分析 预测系统 降采样 卷积神经网络 人工神经网络 历史数据 期货交易 信息摘取 样本数据 感知机 卷积核 单层 卷积 模型输入 时间序列 输出预测 输入样本 预测模型 输出 分析 输入层 截取 预测 金融 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工神经网络的期权期货交易分析方法，其特征在于：该方法包括信息摘取和信息分析预测系统。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽磐众信息科技有限公司，未经安徽磐众信息科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810525157.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种积分发行方法
- 下一篇：交通事故快速理赔方法、系统以及一种服务器
