神经网络：运用自编码器改善外汇交易策略预测精度

运用自编码器改善外汇交易策略预测精度

外汇交易是金融市场中常见的交易形式之一，投资者需要制定出准确的交易策略来获取更高的收益。而在外汇交易中，由于市场环境的快速变化和多种因素的影响，预测市场趋势变得异常困难。本文将介绍如何运用神经网络技术中的自编码器来改善外汇交易策略预测精度。

一、神经网络及自编码器

神经网络是一种模仿人类思维方式的计算方法，通过输入层、隐含层以及输出层构建起来的一种复杂数学模型。在神经网络中，输入层接收原始数据，隐含层处理数据并进行特征提取，输出层则最终给出结果。

自编码器是一种特殊类型的神经网络结构，目的是使得输入与输出尽可能地相似，同时还能够提取出原始数据的重要特征并进行压缩。自编码器分为编码器和解码器两部分，其中编码器将原始数据映射到低维空间中，并保留原始数据的重要特征；而解码器则将低维数据重建为原始数据。

在外汇交易中，我们可以将历史交易数据作为输入，构建自编码器模型来寻找规律并进行预测。通过编码器，我们可以将原始的历史交易数据进行压缩，并保留其重要特征。然后，我们再通过解码器将这些压缩后的信息解码出来，得到和原始数据尽可能相似的输出结果。通过这样的方式，我们可以有效地提高外汇交易策略的预测精度。

二、应用案例

以EUR/USD（欧元/美元）外汇交易为例，我们使用Python编程语言和Keras深度学习框架来构建自编码器模型。

1. 数据预处理

首先，我们需要对历史交易数据进行预处理。根据需要，我们选取2017年1月1日至2018年12月31日的EUR/USD外汇交易历史数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等指标。对于这些指标，我们需要进行标准化处理，以便在训练神经网络时更好地适应不同的数据分布。同时，我们还需要将历史数据按固定长度进行切割，并设定滑动窗口大小。

2. 构建自编码器模型

通过Keras深度学习框架，我们构建一个一个自编码器模型。其中，输入层包含固定长度的历史交易数据，输出层和输入层相同。而在中间的隐含层中，我们设置两个全连接层，分别为编码器和解码器。

3. 模型训练及预测

在模型训练阶段，我们将历史交易数据作为输入，通过编码器将其转换为低维特征向量，并在解码器部分将其还原为原始的历史交易数据。经过多轮训练后，我们可以得到一个可用于预测的自编码器模型。

在预测阶段，我们可以利用该模型对未来外汇交易波动进行预测。具体来说，对于欧元/美元外汇交易来说，我们可以根据历史数据预测未来一定时间内的汇率波动，并根据预测结果调整自己的交易策略。

三、总结

神经网络技术中的自编码器能够有效地提高外汇交易策略的预测精度，而且具有处理海量数据和并行计算等优点。但是，在应用自编码器时需要注意，需要针对不同的外汇交易品种和时间段进行调整和优化。同时，我们也需要结合其他因素进行综合考虑，例如市场环境、宏观经济政策等因素，以便更好地进行交易决策。