外汇交易是最具活力的金融市场之一，价格不断变化。对于交易者来说，尽早发现价格调整至关重要。 价格调整是指在市场继续其原来的方向之前整体趋势的暂时逆转。 卷积神经网络 (cnn)，尤其是 vgg 架构，提供了通过识别外汇数据中的微妙模式来检测这些修正的创新方法。
什么是价格修正？
当价格短暂地与趋势相反时，就会发生价格调整，为交易者创造建立新头寸或调整现有头寸的机会。例如，在看涨趋势中，当价格暂时下跌然后恢复上行轨迹时，就会发生修正。及早发现这些价格调整可以显着影响交易者的策略，从而实现更好的风险管理和及时的决策。
为什么使用 cnn 和 vgg 进行外汇交易？
cnn 已被证明在模式识别方面非常有效，尤其是在图像分类任务中。像外汇这样的金融市场虽然基于数字数据，但可以通过将时间序列数据（例如烛台图）转换为图像来受益于 cnn 的优势。 vgg 网络 由牛津大学视觉几何小组推出，由于其深度和简单性而特别适合。它们由多个卷积层组成，这些层逐渐从输入数据中学习复杂的特征。
在外汇交易中使用 cnn vgg 的优点：
模式识别： cnn 擅长识别图像中的微妙模式和趋势，帮助交易者检测通过传统技术分析可能不易看到的修正。自动化： cnn 可以自动处理大量外汇数据，从而实现实时分析。速度：鉴于外汇交易的快节奏本质，vgg 网络可以快速识别潜在的调整，为交易者提供竞争优势。
映射外汇数据以供 cnn 输入
要将 cnn 应用于外汇交易，我们首先需要将时间序列数据转换为模型可以处理的格式——图像。这些图像可以是价格变动的视觉表示，例如烛台图、热图或折线图。
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以下是我们如何将外汇价格数据转换为烛台图以供 cnn 处理的方法：
- import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef create_candlestick_image(open_prices, high_prices, low_prices, close_prices, output_file): fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) # increased image size for more clarity for i in range(len(open_prices)): color = 'green' if close_prices[i] > open_prices[i] else 'red' ax.plot([i, i], [low_prices[i], high_prices[i]], color='black', linewidth=1.5) ax.plot([i, i], [open_prices[i], close_prices[i]], color=color, linewidth=6) ax.axis('off') # hide the axes for better image clarity plt.savefig(output_file, bbox_inches='tight', pad_inches=0) plt.close()# example dataopen_prices = np.random.rand(20) * 100high_prices = open_prices + np.random.rand(20) * 10low_prices = open_prices - np.random.rand(20) * 10close_prices = open_prices + np.random.rand(20) * 5 - 2.5# generate candlestick imagecreate_candlestick_image(open_prices, high_prices, low_prices, close_prices, "candlestick_chart.png")
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此 python 代码生成一个烛台图，可以将其另存为图像以输入 vgg 模型。
为外汇实施 vgg 网络
一旦外汇数据转换为图像，vgg 网络就可以用于检测价格修正。以下是如何实施 vgg16 网络 对外汇价格修正进行分类：
数据预处理：加载并预处理外汇烛台图像，确保 vgg16 使用正确的图像尺寸 (224×224)。
特征提取：使用预先训练的 vgg16 模型从外汇数据图像中提取高级特征。
训练模型：微调模型以预测是否会发生价格修正（买入、卖出、无）。
代码如下：
- from tensorflow.keras.applications import VGG16from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropoutfrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom tensorflow.keras.optimizers import Adam# Load VGG16 without the top fully connected layersvgg_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))# Build a new model using VGG as the basemodel = Sequential()model.add(vgg_base)model.add(Flatten()) # Flatten the 3D outputs to 1Dmodel.add(Dense(512, activation='relu')) # Fully connected layermodel.add(Dropout(0.5)) # Regularization to prevent overfittingmodel.add(Dense(3, activation='softmax')) # Output layer for 3 classes: Buy, Sell, None# Freeze the convolutional base of VGG16for layer in vgg_base.layers: layer.trainable = False# Compile the modelmodel.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# Data augmentation to increase the diversity of the datasettrain_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)# Assuming 'train_dir' contains the candlestick imagestrain_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'train_dir', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')# Train the modelmodel.fit(train_generator, epochs=20)
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此示例通过利用预训练的 vgg16 模型来使用迁移学习，该模型已经精通特征提取。通过冻结卷积层并添加新的全连接层，可以对模型进行微调以检测特定于外汇数据的价格修正。
克服挑战
虽然 cnn，尤其是 vgg，提供了准确性和速度，但仍需要考虑一些挑战：
数据表示：外汇数据必须转换为图像，这需要仔细规划以确保图像代表有意义的金融信息。
过度拟合：如果使用不足或非多样化的数据进行训练，深度学习模型可能会过度拟合。 丢弃、数据增强等技术以及确保大型、平衡的数据集至关重要。
市场噪音：金融数据充满噪音，区分真正的修正和随机波动可能很棘手。这使得使用高质量的标记数据训练 cnn 变得至关重要。
结论
cnn vgg 架构提供了强大的工具来检测外汇价格修正，通过自动模式识别为交易者提供优势。通过将时间序列数据转换为视觉格式，cnn 可以提取和分析传统方法可能遗漏的复杂模式。尽管挑战依然存在，但使用 vgg 进行外汇交易的好处——速度、自动化和准确性——使其成为一种有前途的方法。
随着深度学习和金融技术的快速发展，我们可以期待在不久的将来会有更多创新的应用。
参考
使用 cnn vgg 检测外汇价格修正
以上就是使用 CNN VGG 网络检测外汇价格修正（使用 Python）的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
