【技术实现步骤摘要】
一种汇率预测方法、装置、计算机和存储介质
[0001]本申请涉及神经网络领域，尤其涉及一种汇率预测方法、装置、计算机和存储介质。
技术介绍
[0002]商业银行是国际金融市场的主体，预测汇率为从事国际业务的企业提供国际结算、预测汇率资金营运、风险管理等外汇业务，所以预测汇率对商业银行来说意义重大。在预测汇率开展外汇业务的同时，银行实际上也承担外汇风险，稍有不慎，就可能使企业蒙受巨额的损失，同时跨国经营的企业由于有外币收支，因而需要依据对未来汇率的预测，把外币收支折合为本币收支，才能制定出企业未来一定时期的综合经营计划，并安排预算。
[0003]而现有的汇率预测所使用的模型训练方法中，通常是使用历史数据，更新的周期比较长，一般为一天，效率高的时候为一小时。这种模型上线后，一般是静态的即一段时间内不会改变，不会与线上的状况有任何互动，假设预测错了，只能在下一次更新的时候完成更正。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本申请提出一种汇率预测方法、装置、计算机和存储介质。
[0005]本申请实施例...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种汇率预测方法，其特征在于，包括：获取当前时刻的至少一个目标信息；基于所述目标信息生成对应的数据特征组；将所述数据特征组输入至预测模型函数，得到输出的汇率数据；所述预测模型函数根据接收到的实际汇率数据基于记忆力机制进行实时更新。2.根据权利要求1所述的汇率预测方法，其特征在于，所述基于所述目标信息生成对应的数据特征组包括：基于所述目标信息得到每个所述目标信息对应的第一特征；计算每个所述第一特征与预设数值之间的第一皮尔逊相关系数，并删除所述第一皮尔逊相关系数低于第一预设阈值对应的第一特征，将剩下的第一特征作为第二特征；计算每两个所述第二特征之间的第二皮尔逊相关系数，当所述第二皮尔逊相关系数不小于第二预设阈值且对应的p值不大于第三预设阈值时，则删除当前两个所述第二特征中所述第一皮尔逊相关系数中较低的其中一个所述第二特征，将剩下的第二特征作为第三特征，所述P值为两个所述第二特征之间相关程度的显著程度；所述数据特征组由临近当前时刻之前的预设数量的所述第三特征组成。3.根据权利要求2所述的汇率预测方法，其特征在于，所述第一特征包括每个所述目标信息的同比变化率、环比变化率和统计值指标中的一种或多种组合；所述统计值指标包括所述目标信息对应的平均值、方差、中位数和离散系数中的一种或多种组合。4.根据权利要求1中任一项所述的汇率预测方法，其特征在于，所述将所述数据特征组输入至预测模型函数，得到输出的汇率数据包括：将所述数据特征组输入至循环神经网络的输入层，对数据特征组中的每个数据特征进行编码；将所述输入层输出的学习数据输入至所述循环神经网络的隐藏层进行迭代；将所述隐藏层输出的数据组输入至所述循环神经网络的输...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭莉，田鸥，刘志强，张博，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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