摘要
本申请公开了一种资产价格预测方法、装置、计算机存储介质及处理器。该方案中,获取待预测的主体在第一时段内的历史资产价格序列数据;将历史资产价格序列数据输入至目标物理信息神经网络模型中,由目标物理信息神经网络模型基于历史资产价格序列数据,拟合主体的资产价格在第一时段内的波动率参数;波动率参数中包括初始波动率、波动率的均值回归速度、长期波动率均值、波动率的波动性,以及资产价格与波动率之间的相关系数;将波动率参数输入至Heston模型中,由Heston模型基于波动率参数,预测主体在第二时段内的目标资产价格序列数据。本申请技术方案能够以相对简洁的方式确定波动率参数,提高了资产价格预测的准确率。
技术关键词
资产
神经网络模型
价格预测方法
统计特征
序列
参数
数据
物理
计算机存储介质
可读存储介质
处理器
样本
预测装置
速度
模块
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负荷预测方法
变电站
LSTM神经网络
记忆单元
算法
作业车间调度方法
广义
工件
作业机器
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制导方法
序列凸优化
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飞行器动力学