检索结果-南通市图书馆

作者：李浩男中南财经政法大学

学位级别：硕士

近些年,随着传统金融行业和计算机技术结合越加密切,催生出各种金融产品,也使得我国国民对投资的需求逐步升级。数字金融的发展对帮助传统金融行业提高服务水平、提高资金利用率都起着积极作用。随着投资的群体逐渐庞大,影响投资的因素... 详细信息

近些年,随着传统金融行业和计算机技术结合越加密切,催生出各种金融产品,也使得我国国民对投资的需求逐步升级。数字金融的发展对帮助传统金融行业提高服务水平、提高资金利用率都起着积极作用。随着投资的群体逐渐庞大,影响投资的因素也越来越多,新的交易指标和交易策略层出不穷,如何在大体量的交易数据中剔除噪声从而找出潜在逻辑,如何找出能够获得稳定收益的交易策略,一直都是学者们研究的内容。本文将深度学习与神经网络用于时间序列预测,tpa-lstm神经网络能够捕捉金融数据在时间线上不同特征的相互联系,MIC过滤算法可以识别多种影响因素的作用程度,Time GAN可以通过生成实验数据,帮助投资者验证策略的有效性,将预测结果和择时策略相结合,可以在获取高额收益的同时还能有效规避风险。为此,本文主要进行了以下工作:首先,本文选取了沪深300等指数股在2005年1月1日至2022年12月31日的交易数据作为研究对象,从中提取了35个技术指标作为输入特征,为了提升模型收敛速度,减少学习时间,本文使用MIC过滤算法对特征进行重要性排序,将筛选后的指标作为tpa-lstm模型的输入,在训练过程中使用循环的方式对模型参数进行优化,训练模型输出第t+1天、t+2天、t+3天的预测结果,同时采用RNN、lstm、lstm-ATTENTION、XGBoost算法作为对模型照组,进行预测结果对比,验证tpalstm的有效性。其次,将预测结果作为数据源训练择时策略,找出最优参数组合,利用择时策略进行辅助交易,当满足交易条件,次日进行买入/卖出。对于择时策略的研究分为六种:双均线策略、MACD策略、KDJ策略、tpa＿均线策略、tpa＿KDJ、tpa＿MACD策略,通过对六种策略进行滚动区间的回测,最终发现,基于tpa-lstm预测结果的择时策略和基础择时策略相比,不仅在收益上有所提升,还可以规避一定的风险。本文还使用了时间序列生成对抗网络Time GAN用于模仿沪深300指数股的走势,生成与之相似分布的交易数据,帮助投资者验证择时策略的有效性。最后,通过实验结果显示,使用预测结果构建的择时策略在2017年至2022年的交易中相较于基础策略,年化收益率提升了6.9%,夏普率提升了0.53,最大回撤下降了11.17%。因此,在择时策略的基础上引入预测结果能够有效提升收益率,并且提升抗风险能力。由此得出结论,tpa-lstm能够有效提取lstm隐藏层中不同时间步长之间的依赖关系,对预测精度的提升效果显著,将tpa-lstm预测后的结果加入到择时策略后,相比于普通择时策略能带来更高且更稳定的收益。

关键词： tpa-lstm 股票预测择时策略 TimeGAN

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基于MDN和VMD-tpa-lstm的泵站主机组劣化趋势预测

引用

江苏水利 2024年第9期 24-29页

作者：夏臣智李英玉吴子豪李超顺黃富佳莫兆祥南水北调(江苏)数智科技有限公司江苏南京210019 华中科技大学土木与水利工程学院湖北武汉430074 江苏省泵站工程技术研究中心江苏南京210019

为提高泵站主机组的安全稳定运行能力,解析其运行状态,获取机组设备的健康状况,准确预测其未来发展趋势,提出一种基于混合密度网络(Mixture Density Networks,MDN)和融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与基于时序模... 详细信息

为提高泵站主机组的安全稳定运行能力,解析其运行状态,获取机组设备的健康状况,准确预测其未来发展趋势,提出一种基于混合密度网络(Mixture Density Networks,MDN)和融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与基于时序模式和注意力机制的长短时记忆网络(Temporal Pattern Attention-Long Short-Term Memory Network,tpa-lstm)的泵站主机组劣化趋势预测模型。模拟结果表明,此法能够准确地表达机组的劣化趋势并可有效提高其预测精度。

关键词：趋势预测网络模型泵站机组 MDN VMD tpa-lstm

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