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深度学习在金融领域的应用研究综述
文献摘要：
随着人工智能和金融科技的快速发展,机器学习尤其是深度学习在金融领域的应用引起了人们浓厚的研究兴趣.为了探索金融深度学习的应用领域,对近十年金融深度学习的文献进行了总结,并分别从模型介绍和应用领域两个方面进行了归纳.结果发现:金融深度学习常用的模型包括卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆神经网络,并且它们在金融文本分析、金融风险评估和异常检测以及投资组合管理方面均有着广泛的应用.未来可以将新的文本挖掘和自然语言处理技术应用到行为金融学领域进行更深入的研究,同时还可以探索将深度学习应用到加密货币和区块链等新兴金融领域的更多可能性.
文献关键词：
深度学习;神经网络;文本分析;风险评估;投资组合管理
中图分类号：
作者姓名：
付钰菲;汪明艳
作者机构：
上海工程技术大学管理学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]付钰菲;汪明艳-.深度学习在金融领域的应用研究综述)[J].软件工程,2022(03):1-4
A类：
B类：
金融领域,金融科技,研究兴趣,年金,循环神经网络,长短期记忆神经网络,金融文本,金融风险,异常检测,投资组合管理,文本挖掘,自然语言处理技术,行为金融学,学习应用,加密货币
AB值：
0.267622
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