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基于计算智能的外汇交易系统的研究与开发

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基于计算智能的外汇交易系统的研究与开发
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第一章 绪论第9-12 页
  · 研究背景第9 页
  · 研究现状第9-10 页
    · 汇率预测研究及现状第9-10 页
    · 外汇交易研究现状第10 页
  · 研究的意义第10 页
  · 研究内容及思路第10-12 页
第二章 基于ARIMA-GARCH 模型的汇率预测第12-20 页
  · 基本概念第12-13 页
  · ARIMA 模型第13-17 页
    · 模型简介第13 页
    · ARIMA 模型建立流程图第13-14 页
    · 平稳性检验第14-15 页
    · 模型识别第15 页
    · 模型定阶第15-16 页
    · 参数估计第16-17 页
    · 诊断与检验第17 页
  · GARCH 模型第17-19 页
    · GARCH 模型的引入第17-18 页
    · GARCH 模型定义第18 页
    · GARCH 效应检查第18 页
    · GARCH 模型参数估计第18-19 页
    · GARCH 模型检验第19 页
  · ARIMA-GARCH 汇率数据模型第19 页
  · 本章小结第19-20 页
第三章 基于人工神经网络模型的汇率预测第20-30 页
  · 神经网络的结构第20 页
  · 神经网络的特点第20-21 页
  · 人工神经网络的学习方式第21-22 页
  · 神经网络模型选取第22 页
  · 数据预处理及算法第22 页
  · BP 神经网络模型第22-25 页
    · BP 神经网络结构第23 页
    · BP 神经网络学习过程(规则)第23-24 页
    · BP 神经网络学习算法选择第24-25 页
  · RBF 神经网络模型第25-28 页
    · RBF 网络结构第26-27 页
    · 径向基函数的学习第27-28 页
    · 径向基网络的训练第28 页
  · 基于神经网络的汇率预测模型第28 页
  · 本章小结第28-30 页
第四章 基于相空间重构SVM 的汇率预测第30-41 页
  · SVM 预测第30-37 页
    · 基本概念第30-32 页
    · SVM 回归算法第32-35 页
    · SVM 核函数的选择第35-36 页
    · SVM 回归工作过程第36-37 页
  · 相空间重构第37-39 页
    · 相空间重构方法选择第37-38 页
    · 基于C-C 方法的汇率时间序列相空间重构第38-39 页
  · SVM 回归汇率预测模型建立过程第39-40 页
  · 本章小结第40-41 页
第五章 各种模型实证分析第41-52 页
  · 数据选取第41 页
  · ARIMA-GARCH 模型处理过程第41-44 页
    · 平稳性检验第41-42 页
    · 模型识别及定阶第42-43 页
    · 模型检验及拟合第43-44 页
    · GARCH 效应检查第44 页
    · 预测及评价第44 页
  · 神经网络模型处理过程第44-47 页
    · BP 神经网络处理第44-46 页
    · RBF 神经网络处理第46-47 页
    · 预测结果比较第47 页
  · 基于相空间重构的SVM 回归模型处理过程第47-50 页
    · 相空间重构第47-49 页
    · 建立SVM 预测模型并进行预测第49 页
    · 预测结果比较第49-50 页
  · 各种模型性能比对第50-51 页
    · 性能比较标准第50 页
    · 各种模型性能比较第50-51 页
  · 本章小结第51-52 页
第六章 利用神经网络改善外汇交易系统第52-56 页
  · 外汇交易系统简介第52 页
  · 基于神经网络的外汇交易第52-54 页
    · 传统的外汇交易第52 页
    · 神经网络与智能交易第52-53 页
    · 基于神经网络的智能交易策略第53-54 页
  · 实证分析第54-55 页
    · 数据来源第54 页
    · 性能分析第54-55 页
  · 本章小结第55-56 页
第七章 总结与展望第56-57 页
  · 总结第56 页
  · 展望第56-57 页
致谢第57-58 页
参考文献第58-62 页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第62 页

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