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基于小波变换和长短期记忆模型的美元走势预测摘要：本文基于美元指数的日频历史数据首次使用长短期记忆神经网络（LongShort-TermMemory简记LSTM）模型对美元走势做出预测。同时运用小波变换（WaveletTransform简记WT）预处理数据后与原单时间序列模型进行对比。研究发现美元指数的LSTM模型能较好拟合且小波变换进行信号降噪能够提高预测精度。最后本文将模型模拟结果与宏观分析结合提出了近期美元走势将下行的判断。Abstract：BasedonthedailyfrequencyhistoricaldataoftheUSdollarindexthisarticleusestheLongShort-TermMemory（LSTM）modelforthefirsttimetopredictthetrendoftheUSdollar.AtthesametimetheWaveletTransform（WT）isusedtopreprocessthedataandthencomparedwiththeoriginalsingletimeseriesmodel.ThestudyfoundthattheLSTMmodeloftheUSdollarindexcanbefittedwellandthesignalnoisereductionbywavelettransformcanimprovethepredictionaccuracy.FinallythispapercombinesthesimulationresultsofthemodelwiththemacroanalysisandputsforwardthejudgmentthattherecentUSdollartrendwilldecline.关键词：小波变换;长短期记忆神经网络;美元指数Keywords：WaveletTransform;LongShort-TermMemory;USdollarindex中图分类号：F293.3文献标识码：A文章编号：1006-4311（2020）15-0017-030引言1944年布雷顿森林体系建立后美元便确认了在国际货币体系中的霸权地位。时至今日美元仍然是国际主要货币并通过货币汇率、大宗商品、市场情绪等渠道影响一国的贸易与金融。预测美元走势对我国防范化解金融风险具有重要意义。同时美元走势作为国际金融市场资本流动的风向标预测其走势能够帮助投资者更好地搭建投资策略。代表美元强弱走势的美元指数在布雷顿森林崩溃之后经历了两轮完整的周期波动升降周期分别为：布雷顿森林体系崩溃—贸易逆差—美元进入贬值通道（如1971年至1979年）—美元涌入新兴市场—新兴市场经济发展—新兴市场加杠杆—新兴市场泡沫被推高—美国经济复苏（如1980至1985）—资本外逃—新兴市场崩溃—再次放出美元、收购新兴国家资产。在这两轮美元强势周期中美元指数从低位盘整到见顶都是在7年左右。本轮（第三轮）美元周期从2012年底左右开始。1研究方法1.1数据来源本文选用美元指数代表美元走势。美元指数的实时数据由路透社根据构成美元指数的各成分货币的即时汇率每隔约15秒更新一次成分货币如图1所示。本文使用美元指数1979年12月26日-2020年3月25日日度数据数据来源于Wind数据库。同时实验工具选择Python3.7搭建的Keras平台。1.2小波变换小波变换由傅里叶变換发展而来是处理时间序列信号的一种高效工具。假设信号在一定领域范围为平方可积信号那么f（t）的连续小波变换可定义为：（1）