利用神经网络财务预测

资 源 简 介

利用神经网络财务预测

详 情 说 明

神经网络在财务预测领域的应用为分析复杂的市场动态提供了强大的工具。在这个项目中，我们专注于预测利率、债券收益率和股票市场价格的变化，通过结合神经网络模型和先进的信号处理技术，实现了对金融时间序列数据的高效分析。

项目采用了两种不同的预处理技术来优化神经网络的输入数据。快速傅立叶变换是一种经典的信号处理方法，能够将时域数据转换为频域表示，帮助识别数据中的周期性模式和频率特征。这使得神经网络能够更好地捕捉金融时间序列中的季节性和周期性规律。

另一方面，希尔伯特黄变换作为一种更现代的非线性、非平稳信号处理技术，特别适合处理金融数据这种具有高度波动性和不确定性的信号。它通过经验模态分解将复杂信号分解为本征模态函数，能够更好地保留数据的瞬时特征和局部频率信息。

通过比较这两种预处理技术，我们发现它们在捕捉金融时间序列的不同特征方面各有优势。神经网络模型在处理经过这些变换后的数据时，能够学习到更丰富的市场动态特征，从而提高预测准确性。这种方法不仅适用于利率和债券收益率的预测，也可以扩展到其他金融时间序列的分析和预测任务中。

这种结合信号处理技术和神经网络的方法为财务预测提供了新的思路，特别是在处理非线性、非平稳的金融数据时表现出显著优势。未来还可以探索更多先进的预处理技术和神经网络架构的优化，以进一步提升预测性能。