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基于小波神经网络模型的短期汇率预测

王洪志  
【摘要】:外汇市场作为一个国际性的资本投机场所,其历史比股票、黄金、期货和利息市场短得多,然而,它的发展速度却非常惊人。据统计,今天的外汇市场每天的交易额超过2万亿美元,其规模已远远超过股票、期货等其他金融商品市场,成为当今全球最大的金融市场。在主要国际金融中心,都有外汇市场的存在,最大的外汇市场在伦敦、纽约和东京。外汇市场是商品经济发展的必然产物,其在一国经济中的地位已经不容忽视。自布雷顿森林体系崩溃以后,主要西方国家普遍实行了浮动汇率制度,汇率的波动便一直是国际金融领域引人关注的焦点,因为它关系到国际资本的流动,反映有关国家政治经济的变化,又具有极高的市场价值。 外汇市场的价格波动是非线性的,但是其波动总是遵循某种趋势,或呈上升趋势,或呈下降趋势,或是盘整。趋势是需求与供给双方力量对比的体现。以欧元/美元为例,如果欧元/美元呈上升趋势,说明市场上对欧元的需求增多,或者说市场上主流资金看好欧元而不看好美元;反之,则说明市场上对欧元的需求减少,或者说市场主流资金不看好欧元而看好美元。产生这种趋势的原因错综复杂,我们很难通过建立一个模型来较好的逼近这一非线性系统。但是我们可以通过研究趋势运动的规律来预测趋势未来的运行方向。这是因为,一种趋势一旦运行便说明一方力量强于另一方,它一般会持续一段时间而不会轻易逆转。趋势有保持原来方向的惯性,正是由于这一条,技术分析者才会花费大量心血,看图找出价格变动的规律。一般来说,一段时间内汇率价格一直是持续上涨或者下跌,那么,今后一段时间,没有出现意外,汇率价格会按照这个方向继续上涨或者下跌,没有理由改变这一既定的运动方向。所以我们可以通过研究汇率的历史价格来发现汇率波动的规律,从而达到预测的目的。 本文选取欧元/美元作为目标市场,结合小波分析与人工神经网络构建预测模型。利用小波分解算法将原始价格时间序列分解到不同的频率通道上,再重构到原尺度上,得到频率成份比原始序列单一的若干子序列。然后再利用神经网络对分解后的时间序列进行预测,最后经合成得到原始时间序列的预测值。


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