基于DBN深度学习的期货市场价格预测建模与决策

计算机科学››2018，第45卷››发行（6A）: 75-78.

基于数据库编号深度学习的期货市场价格预测建模与决策

陈俊华,郝彦惠,郑丁文,陈思宇

中央财经大学管理科学与工程学院北京100081

出版日期:2018-06-20 发布日期:2018年8月03日
作者简介:陈俊华(1977-),男,博士,副教授,硕士生导师,主要研究方向为复杂网络算法的金融学应用,电子邮件：junhuachen@cufe.edu.cn;郝彦惠（1993年-），男,硕士,主要研究方向为神经网络、数据挖掘;郑丁文(1992-),男,硕士,主要研究方向为卷积神经网络;陈思宇(1994-),女,硕士,主要研究方向为社交网络。
收益：
国家自然科学基金面上项目(71473283,71373295)资助

基于DBN的期货市场价格预测建模与决策

陈俊华、郝燕辉、郑定文、陈思玉

中央财经大学管理科学与工程学院，北京100081

在线：2018-06-20 出版：2018年8月03日

摘要/摘要

摘要：深度学习通过学习深层非线性网络结构即可实现复杂函数的逼近,可以从大量无标注样本集中学习数据集的本质特征。而深度信念网络（DBN）是由多层随机隐变量组成的贝叶斯概率生成模型,可以作为深度神经网络的预训练环节,为该网络提供初始权重。基于该模型的一个高效学习算法不仅解决了模型训练速度慢的问题,还能产生非常好的参数初始值,极大地提升了模型的建模能力。金融市场是一个多变量非线性系统,通过运用数据库编号模型进行分析预测可以很好地解决其他预测方法初始权重难以确定的问题。文中以原油期货市场价格预测为例,说明了运用数据库编号模型进行预测和决策的可行性及有效性。

关键词: 数据库编号算法, 期货市场, 深度学习

摘要：深度学习算法可以通过学习深度非线性网络结构来实现复杂函数的逼近，并且可以从大量未标记样本中学习数据集的本质特征。深度信念网络（DBN）是一种深度学习模型，是由多层随机隐变量组成的贝叶斯概率生成模型。DBN可以作为深度神经网络的预训练环节，为网络提供初始权值。这种学习算法不仅解决了训练速度慢的问题，而且产生了很好的初始参数，大大提高了模型的建模能力。金融市场是一个多变量、非线性系统。DBN模型可以解决其他预测方法难以分析和预测的初始权重等问题。本文以石油期货市场价格预测为例，证明了用DBN模型预测期货市场价格的可行性。

关键词： DBN算法，深度学习，期货市场

中图分类号:

TP181型

陈俊华, 郝彦惠, 郑丁文, 陈思宇.基于数据库编号深度学习的期货市场价格预测建模与决策[J] ●●●●。计算机科学, 2018年，45（6A）：75-78。https://doi.org/

陈俊华、郝燕辉、郑定伟、陈思玉。基于DBN的期货市场价格预测建模与决策[J] ●●●●。计算机科学，2018，45（6A）：75-78。https://doi.org/

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