推进汇率预测：利用机器学习和人工智能提升全球金融市场预测精度
统计金融
2026-03-30 v2 计算与语言
机器学习
摘要
外汇汇率（如美元兑孟加拉国塔卡）的预测在全球金融市场中发挥着至关重要的作用，影响着贸易、投资和经济稳定。本研究利用雅虎财经提供的2018年至2023年历史美元/塔卡汇率数据，开发了先进的机器学习模型以实现精准预测。采用长短期记忆网络，取得了99.449%的卓越准确率、0.9858的均方根误差和0.8523的测试损失，显著优于传统方法如ARIMA（均方根误差1.342）。此外，应用梯度提升分类器进行方向预测，在10000美元初始资本的回测中揭示了40.82%的盈利交易率，但在49笔交易后产生净亏损20653.25美元。该研究分析了历史趋势，显示塔卡/美元汇率从0.012下降至0.009，并纳入标准化日收益率以捕捉波动性。这些发现凸显了深度学习在外汇预测中的潜力，为交易者和政策制定者提供了规避风险的稳健工具。未来工作可整合情感分析和实时经济指标，以进一步增强模型在波动市场中的适应性。
引用
@article{arxiv.2506.09851,
title = {Advancing Exchange Rate Forecasting: Leveraging Machine Learning and AI for Enhanced Accuracy in Global Financial Markets},
author = {Md. Yeasin Rahat and Rajan Das Gupta and Nur Raisa Rahman and Sudipto Roy Pritom and Samiur Rahman Shakir and Md Imrul Hasan Showmick and Md. Jakir Hossen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.09851},
year = {2026}
}
备注
Accepted in MECON 2025