导　　师： 李明建;林惠宣

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 正确的分析和预测汇率对制定相关经济金融政策，企业规避外汇风险来说一直都是具有非常重要的意义的。外汇汇率市场作为一个非线性变化的动态市场，汇率的波动变化有着非常显著的非线性和历史依赖的特征。神经网络模型其具有处理非线性特征系统的优势被广泛应用于外汇预测中并被证明比以往的时间序列预测具有更高的精度。但传统的神经网络模型却忽略了序列内部的先后时序关系，后来有学者提出具有记忆持久化功能的递归神经网络(RNN)来解决时序依赖的问题，但RNN在实践中常有梯度消失、难以训练的问题。因此后来人们提出基于门控制长短期记忆单元神经网络即LSTM神经网络(LongShort-Term Memory)，这种神经网络独特的“门式”控制和记忆单元结构使得其在金融时间序列中被证明比传统RNN具有更高的预测精度。目前将深度学习LSTM神经网络应用于汇率预测方面的研究相对来说比较少，主要还是集中在股指、期货数据上。对于此本文采用LSTM模型来对不同时间跨度的外汇汇率时间序列进行预测。　　一方面，本文在六种货币对的每分钟汇率收盘价数据的基础上，利用LSTM神经网络对不同时间跨度的短期汇率序列进行预测并对比几种常用的传统预测模型(BP神经网络，支持向量回归)结果表明：深度LSTM模型的汇率预测模型的预测误差要优于这两个传统预测模型。另一方面，在外汇汇率更长时间跨度预测上，对于神经网络在时间间隔增大时预测误差会变大这样一个问题，本文在LSTM模型预测的基础上探究采用迁移学习的方法来提升汇率的变长时间跨度下预测性能，利用三种货币对的日度汇率序列进行时间迁移和货币对迁移两方面不同时间粒度下的汇率预测实证并与LSTM模型直接预测比较，实证结果表明：1、基于时间粒度迁移和货币对�

关 键 词： 外汇汇率 模型 汇率预测 深度学习 迁移学习 神经网络

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