7、基于高阶灵活神经树的外汇汇率预测

基于高阶灵活神经树的外汇汇率预测

1. 引言

外汇汇率是国际货币市场中最重要的经济指标之一。自1973年工业化国家放弃固定汇率制度并实施浮动汇率制度以来，研究人员一直在努力解释汇率的变动。汇率受到许多高度相关因素的影响，这些因素可能是经济、政治甚至心理方面的，它们之间的相互作用非常复杂，因此预测外汇汇率的变化通常非常困难。

过去几十年里，许多研究人员和专家开发了各种预测方法，技术分析和基本面分析是金融预测中常用的基本方法。同时，神经网络、模糊推理系统和统计方法等也越来越受到关注，如传统的多层前馈网络（MLFN）模型、自适应平滑神经网络（ASNN）模型等。

设计人工神经网络（ANN）时，主要问题包括如何设计令人满意的架构以及选择有效的学习算法。ANN的权重和偏置可以通过多种方法学习，如反向传播算法、遗传算法、进化编程、随机搜索算法等。神经网络的性能高度依赖于其结构，不同的结构可能会导致不同的性能，因此优化ANN的架构和参数成为一个活跃的研究领域。

2. 高阶灵活神经树（HOFNT）

2.1 一阶灵活神经树（FNT）

一阶灵活神经树（FNT）是一种基于树结构的编码方法，用于表示灵活的神经网络。它可以看作是一个具有跨层连接和激活函数中自由参数的灵活多层前馈神经网络。由于其树结构的编码方法，可以使用许多基于树结构的算法来进化FNT，如遗传编程（GP）、蚁群编程（AP）、概率增量程序进化（PIPE）等。为了找到FNT模型的最优参数集，可以使用遗传算法、进化编程、基于梯度的学习方法等全局和局部搜索算法。

2.2 高阶神经网络（HONNs）

高阶神经网络（HONNs）是普通一阶神经网