货币交易中的决策树心理风险评估
机器学习
2023-12-04 v2 计算工程、金融与科学
综合金融
摘要
本研究论文聚焦于将人工智能(AI)融入货币交易领域,主张开发个性化AI模型,其本质上充当针对个体交易者特质的智能个人助手。论文认为,AI模型能够识别交易者历史数据中的细微模式,从而更准确、深入地评估货币交易中的心理风险动态。PRI(心理风险指标)是一种动态指标,会随引发交易者心理脆弱性的市场条件而波动。通过采用精细技术,构建分类决策树,使树结构内的决策边界更清晰。通过纳入用户按时间顺序的交易记录,该模型善于识别心理风险升高的关键时刻。计算的实时性增强了该模型作为主动工具的实用性,及时向交易者预警即将出现的心理风险时刻。本研究的意义超越货币交易范畴,延伸至其他行业,在这些行业中,个性化建模的审慎应用成为一种高效且具战略性的方法。本文立于前沿技术与人类心理复杂细微之处的交叉点,为动态高压环境下的决策支持提供变革性范式。
引用
@article{arxiv.2311.15222,
title = {Decision Tree Psychological Risk Assessment in Currency Trading},
author = {Jai Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15222},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 3 figures, 7 listings