Foreign-Exchange-Rate Forecasting with Artificial Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Shouyang Wang

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2007-8-2

价格:GBP 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387717197

丛书系列:

图书标签:

Foreign Exchange
Neural Networks
Forecasting
Time Series Analysis
Financial Modeling
Machine Learning
Econometrics
Quantitative Finance
Deep Learning
Currency Prediction

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具体描述

This book focuses on forecasting foreign exchange rates via artificial neural networks (ANNs), creating and applying the highly useful computational techniques of Artificial Neural Networks (ANNs) to foreign-exchange rate forecasting. The result is an up-to-date review of the most recent research developments in forecasting foreign exchange rates coupled with a highly useful methodological approach to predicting rate changes in foreign currency exchanges.

好的，这是一份针对“外汇汇率预测中的人工智能神经网络应用”这一主题的图书简介，内容将聚焦于该领域的核心概念、技术路径和实际应用，力求详实且不提及任何与原书名直接相关的内容。 --- 书名待定：金融时间序列的深度学习革命：基于复杂网络模型的汇率预测与风险管理内容概要本书深入探讨了在高度不确定和非线性的外汇市场中，如何利用先进的人工智能技术，特别是深度学习与复杂网络理论相结合的方法，来提升汇率预测的精度和可靠性。在全球金融一体化和高频交易日益普及的背景下，传统的计量经济学模型在捕捉市场微观结构和突发事件方面显得力不从上。本书旨在为量化分析师、金融工程师、数据科学家以及宏观经济研究人员提供一套系统化、实操性强的技术框架，用以解析外汇市场的复杂动态，并构建稳健的预测系统。全书结构围绕“理解复杂性—构建模型—实证检验—风险评估”展开，内容覆盖从基础的金融时间序列处理到尖端的深度神经网络架构，并融入了对市场结构影响的考量。 --- 第一部分：外汇市场的复杂性与传统模型的局限第一章：外汇市场的非线性和高频特性本章首先概述了全球外汇市场的基本构成、交易机制及其核心驱动因素（如利率平价、购买力平价、货币政策与地缘政治影响）。重点分析了汇率时间序列数据固有的特征，包括异方差性、波动率聚集现象（Volatility Clustering）以及对突发外部冲击的高度敏感性。随后，对传统计量经济学模型（如ARIMA、GARCH系列）在外汇预测中的内在局限性进行了详尽的批判性分析，指出其在处理非线性依赖关系和捕捉长期记忆效应时的不足，从而自然引出引入更高级智能模型的必要性。第二章：金融大数据与特征工程的挑战现代外汇交易产生了海量的多源数据，包括传统的点对点交易数据、订单簿深度信息、宏观经济指标、新闻文本情绪指标等。本章详细阐述了如何对这些异构数据进行清洗、对齐和标准化处理。重点介绍了针对金融时间序列的特征工程方法，包括技术指标的衍生、波动率的构建、以及如何从文本数据中提取有效的市场情绪因子。强调了特征选择的科学性，避免“维度灾难”对外汇预测性能的负面影响。 --- 第二部分：深度学习在时间序列建模中的前沿应用第三章：循环神经网络（RNN）及其在序列依赖捕捉中的演进本章详细介绍了循环神经网络（RNN）的基本结构，并着重分析了标准RNN在处理长序列依赖时面临的梯度消失和梯度爆炸问题。在此基础上，深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制、门控原理及其在成功建模外汇市场的长期时间依赖性方面的关键作用。通过对比分析不同单元的计算效率和预测效果，为后续更复杂的模型选择奠定理论基础。第四章：时空序列建模：卷积网络（CNN）与注意力机制的融合超越了传统的一维时间序列处理，本章探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力来识别时间序列中的“模式”和“结构性信号”。重点介绍了如何将CNN与RNN结构结合（如CNN-LSTM混合架构），以期在捕捉局部模式的同时，有效维护时间序列的顺序性。此外，引入了自注意力机制（Self-Attention）的原理，解释了模型如何动态地为输入序列的不同时间点分配权重，从而极大地增强了模型对关键信息点的敏感度。第五章：图神经网络（GNN）与外汇市场的互联性本章引入了复杂网络理论，将外汇市场视为一个由不同货币对、交易机构和关键经济体构成的动态图结构。详细介绍了图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）的基本框架，并论述了如何构建有效的金融关系图谱（例如，基于协方差、联动性或信息流动的连接）。旨在通过GNN来理解和预测跨货币对之间的溢出效应（Spillover Effects）和系统性风险的传播路径，这是传统独立时间序列模型无法企及的深度洞察。 --- 第三部分：模型集成、实证检验与性能评估第六章：集成学习与模型校准策略单一深度学习模型往往存在过拟合和对特定市场阶段敏感的问题。本章致力于构建更具鲁棒性的预测系统，详细介绍了各种集成技术在汇率预测中的应用，包括堆叠泛化（Stacking）、加权平均集成（Weighted Averaging）以及模型投票机制。此外，探讨了先进的正则化技术（如Dropout的变体、早停策略）和贝叶斯方法在校准模型不确定性中的应用。第七章：超越准确率的评估：风险导向的性能度量传统的准确率、RMSE等指标往往不能完全反映金融决策的实际收益和风险。本章提出了针对汇率预测的风险敏感型评估框架。详细阐述了夏普比率（Sharpe Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）以及条件风险价值（CVaR）在评估预测策略有效性时的应用。强调了在回测中必须严格考虑交易成本、滑点和市场冲击对最终盈利能力的真实影响。第八章：模型可解释性（XAI）与监管合规性随着人工智能模型在金融决策中地位的提升，模型的可解释性（Explainability）变得至关重要。本章介绍了LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等工具如何被应用于复杂的深度学习模型中，以揭示模型做出特定预测的关键驱动因素。这不仅有助于量化团队建立信任，也是满足金融监管对模型透明度要求的基础。 --- 第四部分：高级应用与未来展望第九章：高频交易与订单簿的深度建模本章聚焦于微观市场结构，探讨了如何利用高频数据（如Level 3 订单簿信息）来预测未来几秒到几分钟内的短期价格变动。重点分析了如何应用序列化技术和强化学习方法来模拟最优的做市和流动性提供策略，从而在极短的时间尺度内实现套利或价差捕获。第十章：结论与未来研究方向本书最后总结了当前深度学习在外汇预测领域的成就和挑战。展望了未来可能的研究热点，包括量子机器学习在加速复杂金融计算中的潜力、利用生成对抗网络（GANs）来模拟更真实的、具有潜在尾部风险的市场情景，以及跨模态学习在融合非结构化数据（如卫星图像、社交媒体信号）与传统金融数据方面的突破。 --- 目标读者群体：量化研究员、金融数据科学家、银行和资产管理公司的风险管理人员、金融工程专业的高年级学生及研究人员。核心价值：本书提供了一个从理论到实战的无缝连接，不仅教授了前沿的深度学习算法，更重要的是，指导读者如何将这些算法有效地植入到真实、高风险的外汇交易决策框架中。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就让我非常好奇。金融市场的波动性一直是困扰着无数交易者和分析师的难题，而外汇市场更是其中的佼佼者，其复杂性和不可预测性令人头疼。标题中“Artificial Neural Networks”（人工神经网络）的出现，立刻激起了我对这本书能否为这个古老难题带来革命性解决方案的期待。我想知道，作者是如何将人工智能这一前沿技术与传统的外汇预测相结合的？书中是否会深入探讨不同类型神经网络（例如LSTM、RNN、CNN等）在处理时间序列数据上的优势与局限？它会提供具体的算法实现细节，还是更侧重于理论框架的搭建？我更希望书中能包含一些真实的案例分析，通过实际操作展示神经网络在提高预测精度、降低交易风险方面的潜力。毕竟，理论再精彩，最终还是要落脚于实实在在的交易效果。我期待这本书能为我打开一个全新的视角，让我能够以更科学、更系统的方式去理解和应对外汇市场的挑战，甚至在实际交易中获得更优异的表现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，直接戳中了我在外汇交易领域遇到的痛点——预测的准确性。多年来，我一直在摸索如何更有效地预测汇率走势，尝试了各种方法，但总觉得离“精准”二字还有距离。而“Artificial Neural Networks”的引入，让我看到了一种全新的可能性。我渴望在这本书中找到答案，了解神经网络到底是如何让预测变得更智能、更可靠的。我尤其想知道，作者是如何将复杂的金融概念和前沿的AI技术有机结合起来的。书中会不会介绍如何构建一个能够处理多变量、多时间尺度数据的神经网络模型？例如，如何将宏观经济指标、新闻情绪、技术指标等多种信息源有效地整合到模型中？我非常期待书中能有关于模型评估和优化的章节，告诉我如何判断一个模型的好坏，以及如何根据市场变化对其进行调整和改进。如果能有关于神经网络在不同货币对上的应用案例，那就更好了，这能帮助我更好地理解其普适性和局限性。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我立即联想到过去几年人工智能在各个领域掀起的巨浪。特别是深度学习的飞速发展，似乎预示着那些曾经被认为“不可预测”的领域，如今也能找到新的突破口。外汇预测，这颗金融界的“明珠”，长期以来被视为高难度挑战，其背后的驱动因素繁多且相互作用复杂，单凭传统统计模型往往显得力不从心。因此，这本书的出现，如同一道曙光，照亮了探索未知可能性的道路。我迫切想知道，作者是否能够清晰地阐述神经网络模型如何捕捉到汇率变动中那些微妙而复杂的非线性关系？它是否能够超越简单的线性回归或ARIMA模型，发现隐藏在海量数据中的模式？书中会不会提供一些关于特征工程（feature engineering）的建议，因为我知道，在构建有效的神经网络模型时，输入数据的质量和选择至关重要。我更关注的是，这本书能否帮助我理解，如何构建一个能够适应市场变化、并能持续学习和优化的外汇预测系统，而不是一个僵化的、只能在特定条件下奏效的模型。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书的书名，我不禁皱起了眉头，带着一种审慎的好奇。外汇预测，一个充满魅力的同时又极其棘手的课题。我曾经阅读过不少关于技术分析和基本面分析的书籍，也尝试过一些量化模型，但真正能达到稳定盈利的书籍寥寥无几。而“Artificial Neural Networks”这个术语，虽然近年来非常流行，但在我看来，它也可能被过度神化。我希望这本书不是那种“包治百病”的速成指南，而是能够真正揭示神经网络在汇率预测中的优势和局限。我会关注书中是否能够清晰地解释，神经网络是如何从历史数据中学习并提取有用的信息，例如它能否识别出经济周期、市场情绪、或者地缘政治事件对汇率的影响？我更想知道，书中是否会探讨不同神经网络结构（如浅层网络与深度网络）在处理不同类型的外汇数据（如日内数据、日数据、周数据）时的适用性，以及是否存在过拟合（overfitting）等潜在问题，并且作者会提供相应的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我眼前一亮，这正是我一直在寻找的。作为一名对金融科技和数据科学都颇感兴趣的投资者，我深知在外汇交易领域，精准的预测是制胜的关键。然而，传统的技术分析和基本面分析方法，在面对瞬息万变的全球经济格局和突如其来的黑天鹅事件时，常常显得捉襟见肘。人工神经网络，作为一种强大的模式识别工具，其在处理复杂、非线性数据方面的能力，让我对外汇预测的未来充满期待。我希望这本书能够深入浅出地解释神经网络的工作原理，并详细介绍如何将其应用于外汇市场的各个方面，比如货币对的选择、交易信号的生成、风险管理策略的制定等等。我尤其想了解，作者在书中是否会提供具体的代码实现，或者至少是算法流程图，以便我能够跟随学习并尝试在自己的交易策略中应用这些技术。如果书中能够包含一些实证研究，用真实的外汇数据来验证神经网络模型的有效性，那就更具说服力了。

评分☆☆☆☆☆