[发明专利]一种基于多标度卷积神经网络的外汇交易预测模型

摘要

本发明涉及一种基于多标度卷积神经网络的外汇交易预测模型，包括以下步骤第一步，数据处理将外汇交易实时价格数据转换为价格曲线图像；第二步，建立卷积神经网络体系该步骤包括预处理步骤，即拍摄各时间段价格曲线图，并将曲线图图像转换成灰度图，结合嵌入特征得到预处理特征；还包括用推拉窗和修正线性单元处理卷积神经网络，提取局部语境，通过内核处理局部语境集合，并对其进行连接得到局部语境图；第三步，实施并行特征学习将价格特征计入局部语境图，作为两个共享的完全连接的隐藏层的输入，进行并行特征学习，产生外汇价格变动预测的输出。该系统不仅能快速止损，实现最优化操作，还能克服过拟合问题，避免人为操作的局限和失误。

主权项

一种基于多标度卷积神经网络的外汇交易预测模型，其特征在于，包括以下步骤：第一步，数据处理：将外汇交易实时价格数据转换为价格曲线图像；第二步，建立卷积神经网络体系：该步骤包括预处理步骤，即拍摄各时间段价格曲线图，并将曲线图图像转换成灰度图，结合嵌入特征得到预处理特征；还包括用推拉窗和修正线性单元处理卷积神经网络，提取局部语境，通过内核处理局部语境集合，并对其进行连接得到局部语境图；第三步，实施并行特征学习：将价格特征计入局部语境图，作为两个共享的完全连接的隐藏层的输入，进行并行特征学习，产生外汇价格变动预测的输出。