基于深度学习的证券趋势特征分析方法  

作　　者：胡志恒[1] 谢海蓉 崔栋才 

机构地区：[1]成都信息工程大学通信工程学院,四川成都610225

出　　处：《金融经济（下半月）》2018年第10期122-123,共2页

摘　　要：证券交易所产生的大量历史数据本身是一种时间序列,总体上体现出高度的复杂性和不确定性,但其本身蕴含着内在的规律特征,是金融和数据分析领域的研究热点。本文采用深度学习技术、基于人类交易员的趋势分类模式,对证券历史数据采用加以学习并提取其内在的即趋势特征规律。仿真结果表明本方法可取得约68%的趋势分类准确率,分类效果良好,具备一定的应用价值。

关 键 词：深度学习 证券 趋势 

分 类 号：F832.51[经济管理—金融学]