广东外语外贸大学金融学院应用数学系

研究主题：泛函网络泛函降噪金融预测金融时间序列预测

研究学科：经济学类

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泛函深度神经网络及其在金融时间序列预测中的应用: 1; 《徐州工程学院学报（自然科学版）》伦敦大学学院计算统计学与机器学习中心;广东外语外贸大学金融学院应用数学系;广东外语外贸大学金融学院金融学系;广东外语外贸大学经济贸易学院统计学系;印第安纳大学统计学系;考文垂大学商务、环境和社会学院;香港城市大学经济及金融系马超侯天诚徐瑾辉张振华蓝斌出版年：2017; 广东省大学生科技创新培育专项资金(“攀登计划”专项资金)资助项目(126-GK161012);国家统计局全国统计科研计划项目(2016LZ18,2016537);广东省自然科学基金项目(2014A030313575,2016A030313688);广东省软科学项目(2015A070704051);广东省质量工程项目(125-XCQ16268);广东外语外贸大学特色创新及团队项目(15T21,DT1605); 针对神经网络直接预测原始价格存在的泛化误差大、预测价格变动方向的准确率不高等问题,提出一种基于泛函的深度降噪自编码神经网络,并提高神经网络的在时间序列上的泛化能力.将预测目标改为ZigZag/PI指标,且通过着重预测价格...; 关键词：深度学习泛函网络降噪自编码金融预测

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