查询结果:   李音润,欧鸥.基于神经网络的金融市场艾略特波浪识别[J].计算机应用与软件,2018,35(12):285 - 292.
中文标题
基于神经网络的金融市场艾略特波浪识别
发表栏目
算法
摘要点击数
112
英文标题
ELLIOTT WAVES CLASSIFICATION IN FINANCIAL MARKET BASED ON NEURAL NETWORKS
作 者
李音润 欧鸥 Li Yinrun Ou Ou
作者单位
成都理工大学信息科学与技术学院 四川 成都 610059     
英文单位
College of Information Science and Technology, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, Sichuan, China     
关键词
人工神经网络 模糊神经网络 艾略特波浪理论 后向传播算法 模糊理论
Keywords
Artificial neural network Fuzzy neural network Elliott wave principle Back propagation algorithm Fuzzy theory
基金项目
作者资料
李音润,硕士生,主研领域:机器学习,数据挖掘。欧鸥,教授。 。
文章摘要
艾略特波浪理论作为金融市场的研究工具,描述了股价的结构规律。针对艾略特波浪理论,结合人工智能方法,以时间序列为基础,提出并比较了两种基于人工神经网络的分类器。第一种技术是结合了后向传播学习算法的多层人工神经网络,1 600次迭代后均方误差小于0.87。根据传统后向传播网络的缺陷与金融市场的特性,提出第二种改进网络,即与模糊理论相结合的基于缩放共轭梯度算法的人工神经网络。经120次迭代后均方误差小于0.22,相比于第一种方法,准确率提高74.7%,收敛速度提高92.5%。
Abstract
Elliott wave principle is one of the research tools in financial market. The principle describes the structure of stock price with Elliott wave. Aiming at Elliott wave principle, we combined artificial intelligent method, proposed and compared two classifiers which were based on artificial neural network on the basis of time sequence. The first one was the multi-layer artificial neural network combined with back propagation algorithm. After 1 600 iterations, the mean square error was less than 0.87. According to disadvantages of traditional back propagation network and the characters of financial market, we proposed an improvement network. The second technique combined with fuzzy theory was an artificial neural network based on scaled conjugate gradient algorithm. After 120 iterations, the mean square error was less than 0.22. Compared with the first one, the second one increased by 74.7% in the accuracy rate and improved by 92.5% in the convergence speed.
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