1、“.....这里选择较为简单的方式,设为当前日的收盘价,定义波动率。其中代表绝对值。共得到天的波动率数据,如图表所示。模型超参数与训练过程取天的波动率作为训练集。将每两天的波动率作为组样本,下天之后大多数波动率预测模型的基础。对模型进行改进,加入了条件异方差的移动平均项,提出了模型。,和引入了条件标准方程,提出了模型。提出了指数模型。近几年,国内学者开始向模型之外的方法探索,年,杨科,陈南浪应用了基于幂转换以及不设定扰动项的具体相关结构和分布形式所构造的半参数短期预测模型,张珍将隐式马尔可夫模市场的不断复杂导致的数据量高速增长,使得传统的方法已经不能满足要求。随着大数据时代的来临,数据驱动的深度学习方法体现出强大的非线性拟合能力和泛化能力,在许多领域都表现出强于传统方法的效果,在波动率预测上也不例外。本文在查阅些基于深度学习的波动率预测方法的基础上......”。

2、“.....基本结构为了解决上面存在的问题,长短期记忆网络被提出。它与的最主要的区别在方法原稿。波动率研究综述波动率是金融资产价格的波动程度,是对资产收益不确定性的衡量,用于反映金融资产的风险水平。经过多年的研究发展,现在已经有多种较为成熟的波动率预测方法。最知名的波动率预测方法是于年提出的族模型,之后由提出了模型,这两种模型是之后大多数波动率预测模型的基础。对模型进行改进,加入了条件异方差的移动平均项,提出了模型。,种基于深度学习的短期股票波动率预测方法原稿的为。运行配臵为未使用。训练与预测结果选用年月日至日的共天数据作为测试集,预测效果如图所示。由于预测波动率的目的是想判断股市风险大小,需要关注的是波动率的变化趋势而不是绝对数值,最后得到的预测结果均显著大于真实值,故将所有预测值向下平移,保持变化趋势不变,以便于在图表中更加直观。如图表所示是的预测效果......”。

3、“.....李卓基于深度学习的测算研究兰州财经大学,于振,丁冰冰,刘永健深度学习在农村金融行业风险管理中的应用研究科技资讯,陈之星基于隐马尔科夫模型的沪深市场波动结构突变研究成都理工大学,作者简介张涵,男,江西省抚州市人,湖北省武汉市武汉大学信息与计算科学专业,本科与网络模型概述近年来,深度学习神经网络在图像处理,自然语言处理,推荐算法等方面取得了突出成效,在很多领入的序列个数,代表特征维度,输入的数据格式为,即将所有数据当作个序列输入,不分,每个数据有两个特征值。模型的输出为,这个就对应着多分类的类别数,每位的数值对应着属于该类别的概率。由于直接采用连续值进行训练的效果不佳,将标签值进行离散化,等分成分,将问题转化成个多分类问题,并使用交叉熵损失函数。使用和作为优化器,分别训练轮和轮,学习率设为,的为,值中时间段就出现了。接下来使用进行训练和预测,效果如图图表所示......”。

4、“.....并且整体的趋势也没有很符合真实值的情况。相对于的改进之处在于增加了长期记忆功能,我认为这可能是因为股市的短期波动比较剧烈,无法体现长期记忆,故只考虑短期记忆的效果更好。结束语本文提出了种使用深度学习方法对股票波动率的预测策略,并使用沪深指数进行实证。结果表明,每位的数值对应着属于该类别的概率。由于直接采用连续值进行训练的效果不佳,将标签值进行离散化,等分成分,将问题转化成个多分类问题,并使用交叉熵损失函数。使用和作为优化器,分别训练轮和轮,学习率设为,的为,的为。运行配臵为未使用。训练与预测结果选用年月日至日的共天数据作为测能够较好地预测出段时间内的股市波动率变化情况,并且效果好于。在实际中可以使用该方法预测段时间内股市的波动率变化情况,为金融市场的风险管理提供参考意见。由于股市是个非常复杂与不稳定的系统,对其进行长期准确的预测是极其困难的......”。

5、“.....证明了其是个行之有效的方法。参考文献席悦欣,卢万青深度学习在金融风险管理领域的应用合作经济与科技,于水玲基于深度学习的金融市场波基于沪深指数的模型实证数据预处理本文使用从年月日到年月日沪深指数数据,数据格式为文件,其中第列为日期,第列为开盘价,第列为收盘价,第列为最高价,第列为最低价,第列为净值,第列为交易量。计算波动率的公式有很多,这里选择较为简单的方式,设为当前日的收盘价,定义波动率。其中代表绝对值。共得到天的波动率数据,如图表所示。模型超参数与训练过程取天的波动率作为训练集。将每两天的波动率作为组样本,下天进。关键词金融风险管理,波动率,深度学习金融行业作为现代市场经济的核心,能够促进各行各业的高速发展,拉动国民经济,将资本资源高效分配,但是同时,其風险危害也是远超其他行业。由于与各行各业联系紧密,加上自身的虚拟性等因素......”。

6、“.....并造成严重后果,以致引发金融危机,危害程度远超其他风险,不仅会危害金融秩序,也会严重影响实体行业,甚至造成社会动荡。因此,研究金融风险并对此科学管理,不仅因为股市的短期波动比较剧烈,无法体现长期记忆,故只考虑短期记忆的效果更好。结束语本文提出了种使用深度学习方法对股票波动率的预测策略,并使用沪深指数进行实证。结果表明能够较好地预测出段时间内的股市波动率变化情况,并且效果好于。在实际中可以使用该方法预测段时间内股市的波动率变化情况,为金融市场的风险管理提供参考意见。由于股市是个非常复杂与不稳定的系统,对其进行长期准确的预测是极其困难的,上述模型能对未来都得到了超出传统方法的效果。然而对于时序信息,传统的神经网络并不适用。对于传统神经网络而言,每次的输出结果只依赖于当前的输入,与之前时刻的输入没有任何关系,与输入序列的顺序也没有关系。这是因为传统的神经网络并没有实现记忆的功能......”。

7、“.....针对时间序列信息,有种专门设计的神经网络,称为循环神经网络,而现在使用的般是其改进形式长短期记忆网络,下面先对网络的基本结构进行介绍。种基于深度学习的短期股票波动率预测能够较好地预测出段时间内的股市波动率变化情况,并且效果好于。在实际中可以使用该方法预测段时间内股市的波动率变化情况,为金融市场的风险管理提供参考意见。由于股市是个非常复杂与不稳定的系统,对其进行长期准确的预测是极其困难的,上述模型能对未来段时间内的波动率变化趋势做出较为准确的预测,证明了其是个行之有效的方法。参考文献席悦欣,卢万青深度学习在金融风险管理领域的应用合作经济与科技,于水玲基于深度学习的金融市场波的为。运行配臵为未使用。训练与预测结果选用年月日至日的共天数据作为测试集,预测效果如图所示。由于预测波动率的目的是想判断股市风险大小,需要关注的是波动率的变化趋势而不是绝对数值......”。

8、“.....故将所有预测值向下平移,保持变化趋势不变,以便于在图表中更加直观。如图表所示是的预测效果,可以发为当前日的收盘价,定义波动率。其中代表绝对值。共得到天的波动率数据,如图表所示。模型超参数与训练过程取天的波动率作为训练集。将每两天的波动率作为组样本,下天的波动率作为标签,即在日,以和作为组训练样本,以作为标签值进行训练。网络结构上采用层个隐藏单元的和网络,后接个全连接层以匹配输出维度。模型输入格式为,其中代表单个序列的长度,代表次喂种基于深度学习的短期股票波动率预测方法原稿是金融行业的重中之重,也是政府与各行各业应该关注的问题。将许多这样的记忆单元按照神经网络的方式进行连接就得到了完整的,通过个闸门,就可以完成对长期记忆的保存,让模型自己训练出记忆的长短。需要注意的是,不仅将样本作为模型的输入值,还将上时刻的记忆状态和隐藏层的输出都作为这时刻的输入值,以保证充足的信息量......”。

9、“.....与进行对比可以看出他们的基本思想是致的,但是在具体结构上有很多改的为。运行配臵为未使用。训练与预测结果选用年月日至日的共天数据作为测试集,预测效果如图所示。由于预测波动率的目的是想判断股市风险大小,需要关注的是波动率的变化趋势而不是绝对数值,最后得到的预测结果均显著大于真实值,故将所有预测值向下平移,保持变化趋势不变,以便于在图表中更加直观。如图表所示是的预测效果,可以发州市人,湖北省武汉市武汉大学信息与计算科学专业,本科将许多这样的记忆单元按照神经网络的方式进行连接就得到了完整的,通过个闸门,就可以完成对长期记忆的保存,让模型自己训练出记忆的长短。需要注意的是,不仅将样本作为模型的输入值,还将上时刻的记忆状态和隐藏层的输出都作为这时刻的输入值,以保证充足的信息量。如图表所示,与进行对比可以看出他们的基本思想是致的,但是在具体结构上有很多改模型对短期内股市波动率进行预测的方法......”。