基于动量BP算法和Metatrader5的外汇自动交易系统

摘要

从布雷顿森林体系正式瓦解开始，浮动汇率制度走上了世界舞台，外汇市场逐渐发展成为全球交易量最大的金融市场。然而庞大的交易量自然伴随着高频次的巨幅价格波动，若没有及时采取适当的应对措施，大到实体经济，小到企业运营和个人就业都将蒙受巨大的打击。因此，无论是对于国家还是个人，如何切实提高自身控制汇率风险和应对汇率波动的水平成了当务之急。几十年来，国内外学者尝试运用各种方法不断提高对外汇市场预测的精确度，其中神经网络由于具有良好的非线性逼近能力，在各大金融市场的预测与交易中取得了良好的效果。
　　本文在中外学者对外汇预测研究和神经网络的研究的基础上，采用了一种对传统 BP神经网络算法的改进算法——动量BP算法；在此基础上，本文选取了近5年来的欧元兑美元数据作为样本数据，通过迭代优化权值来训练网络；本文的主要创新点在于将训练后的神经网络与Metatrader5交易软件中的Expert Advisor（自动化交易系统，简称EA）结合起来运用于真实的交易之中，具有较强的实践性，而且能通过自动化交易来避免交易中人性弱点所带来的负面影响。
　　最后，为验证本文基于动量 BP法的EA自动交易系统的实际效果，我们使用了欧元兑美元最近6个月的交易数据进行测试，通过资金曲线、收益率等最直白的交易数据来对其效果进行实证分析。得到的交易结果令人满意，也体现出神经网络技术与外汇自动交易技术间的良好衔接性。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1 通过汇率的基本面预测

1.2.2 通过技术分析预测汇率

1.3 创新点

1.4 论文架构

第二章 神经网络算法

2.1 神经网络简介

2.1.1 神经网络的特点

2.1.2 神经网络的分类

2.2 BP神经网络算法

2.2.1 BP神经网络的结构

2.2.2 BP神经网络算法

2.3 动量BP算法

第三章 Metatrader5平台与EA

3.1 Metatrader平台的发展历程

3.2 Metaquotes Language 5

3.3 Expert Advisors

3.3.1 自动交易系统理论

第四章 构建基于动量BP算法的外汇自动交易系统

4.1数据的选择

4.2 动量BP神经网络模型的建立

4.3 运用BP神经网络外汇EA进行自动化交易

4.4 BP神经网络EA的模拟交易测试结果分析

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢