可解释的深度卷积蜡烛图学习器
机器学习
2020-06-01 v4 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
蜡烛图是给定时间段内价格运动的图形表示。交易者可以通过观察蜡烛图形态来发现资产的趋势。尽管深度卷积神经网络在识别蜡烛图形态方面取得了巨大成功，但其推理过程隐藏在黑箱之中。交易者无法确认模型学到了什么。在本文中，我们提供了一个框架，用于解释所学模型判定时间序列中特定蜡烛图形态的推理过程。基于局部搜索对抗攻击，我们表明所学模型感知蜡烛图形态的方式与人类交易者相似。
引用
@article{arxiv.2001.02767,
title = {Explainable Deep Convolutional Candlestick Learner},
author = {Jun-Hao Chen and Samuel Yen-Chi Chen and Yun-Cheng Tsai and Chih-Shiang Shur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02767},
year = {2020}
}
备注
Accepted by The 32nd International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (SEKE 2020), KSIR Virtual Conference Cener, Pittsburgh, USA, July 9--July 19, 2020