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什么是神经网络
人工神经网络（ANN）是受生物神经系统如大脑，过程信息等方式启发的信息处理范例。这种范式的关键要素是信息处理系统的新颖结构。它由大量高度互连的处理元件（神经元）组成，以协调工作来解决特定问题。ANN像人一样，通过实例来学习。ANN通过学习过程被配置为特定的应用，例如模式识别或数据分类。学习生物系统涉及调整神经元之间存在的突触连接。人工神经网络也是如此。
你为什么使用神经网络进行交易
神经网络能够从复杂或不精确的数据中获取意义，这些神经网络可用于提取模式并检测过于复杂的趋势，无法被人类或其他计算机技术发现。一个训练有素的神经网络可以被认为是一个“专家”，在它被分析的信息类别中。这个专家然后可以被用来提供给定的新情况下的预测并回答“假设”的问题。
其他优点包括：
- 自适应学习：根据给定的训练数据或初始经验学习如何完成任务的能力。
- 自组织：人工神经网络可以创建自己的组织或在学习期间收到的信息的表示。
- 实时操作： ANN计算可以并行执行。
如何工作
定量和定性的预测方法帮助管理者制定业务目标。业务预测可以基于用于预测未来市场行为的历史数据模式。时间序列预测方法是一种数据分析工具，可以测量历史数据点 - 例如使用折线图 - 预测未来的情况和事件。时间序列方法的目标是确定数据中可用于陈述未来结果的有意义的特征。
为了生成一步到位的外汇价格预测的深度和不变特征，使用基于深度学习的预测方案为金融时间序列提供了一个深度学习框架，该方案集成了堆叠式自动编码器的体系结构和长期 - 长期记忆。该框架涉及三个阶段：
- 数据预处理采用小波变换，应用于分解外汇价格时间序列以消除噪音;
- 堆叠自动编码器的应用，其具有以无监督方式训练的深层架构; 和
- 延迟使用长期短期记忆来生成一步提前输出。
预测方法
特别是，这个程序由三部分组成。第一部分是训练部分，用于训练模型和更新模型参数。第二部分是验证部分。它使用它来调整超参数并获得最佳模型设置。最后一个是测试部分，我们使用最优模型来预测数据。在培训部分，我们使用过去十年的数据来训练模型。
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