匯率怎么預測
機器學習可以預測匯率變化嗎？
匯率是怎么定的？
可以的，先從相關背景談起。對于量化經濟而言，對外匯市場的分析和預測通?；趨R率歷史數據，采用相應的數據分析手段構建預測模型。但是由于政策、輿論、國際形勢等諸多外在“黑天鵝”事件的影響，僅依靠技術面的分析很難把握市場的偶發性跳變和由此引發的長期效應。
浪潮著眼于外匯市場熱點，結合大數據和深度學習技術，提供基于自然語言理解和數值分析的匯率預測端到端人工智能解決方案，有以下三部分組成：
第一，金融數據預處理。采用大數據處理技術，從各個信息平臺獲得金融交易、資訊、報表等數據，并傳輸到集中存儲中，金融數據預處理CPU平臺（多個雙路CPU服務器NF5280M5組成的集群）對交易、操盤等實時數據進行初篩和清洗，存入實時數據庫；對新聞資訊、行業報表等實時性要求不強的數據和過期的實時數據存入歷史數據庫，以備后續處理使用。CPU程序的管理、調度、監控將由深度學習管理平臺AIStation完成。
第二，模型訓練。模型訓練GPU集群（配置8卡GPU服務器，如NF5288M5）從集中存儲中讀取訓練樣本庫數據，并加載實時數據處理模塊、數值特征重構模塊和自然語言理解等模塊，運行深度學習框架，如TensorFlow,CNTK,MXNet等對初始模型進行訓練，經過對大量數據樣本的學習訓練生成最終模型。訓練中涉及多個訓練任務的提交，其資源管理、調度、監控將由深度學習管理平臺AIStation完成。
第三，模型應用。訓練好模型根據實際應用場景的不同，可能以三種方式被加載，如加載到單臺GPU工作站P8000上、嵌入式設備上以及GPU AI服務云上，對實際接收的金融數據樣本進行測試識別，將智能化給出金融預測與識別。
整體架構如下所示：
匯率是怎么定的？
匯率標價方法
確定兩種不同貨幣之間的比價
匯率標價方法(ExchangeQuotation)，確定兩種不同貨幣之間的比價，先要確定用哪個國家的貨幣作為標準。由于確定的標準不同，于是便產生了幾種不同的外匯匯率標價方法。常用的標價方法包括直接標價法、間接標價法、美元標價法。
基本信息
中文名匯率標價方法外文名ExchangeQuotation直接標價法又叫應付標價法
直接標價法
直接標價法，又叫應付標價法，是以一定單位（1、100、1000、10000）的外國貨幣為標準來計算應付出多少單位本國貨幣。就相當于計算購買一定單位外幣所應付多少本幣，所以叫應付標價法。包括中國在內的世界上絕大多數國家目前都采用直接標價法。在國際外匯市場上，日元、瑞士法郎、加元等均為直接標價法，如日元119．05即1美元兌119．05日元。
在直接標價法下，若一定單位的外幣折合的本幣數額多于前期，則說明外幣幣值上升或本幣幣值下跌，叫做外匯匯率上升；反之，如果要用比原來較少的本幣即能兌換到同一數額的外幣，這說明外幣幣值下跌或本幣幣值上升，叫做外匯匯率下跌，即外幣的價值與匯率的漲跌成正比。
間接標價法
間接標價法又稱應收標價法。它是以一定單位（如1個單位）的本國貨幣為標準，來計算應收若干單位的外國貨幣。在國際外匯市場上，歐元、英鎊、澳元等均為間接標價法。如歐元對美元匯率為1.3830，即1歐元兌1.3830美元。
在間接標價法中，本國貨幣的數額保持不變，外國貨幣的數額隨著本國貨幣幣值的對比變化而變動。如果一定數額的本幣能兌換的外幣數額比前期少，這表明外幣幣值上升，本幣幣值下降，即外匯匯率下降；反之，如果一定數額的本幣能兌換的外幣數額比前期多，則說明外幣幣值下降、本幣幣值上升，也就是外匯匯率上升，即外幣的價值和匯率的升跌成反比。
雙向標價
外匯市場上的報價一般為雙向報價，即由報價方同時報出自己的買入價和賣出價，由客戶自行決定買賣方向。買入價和賣出價的價差越小，對于投資者來說意味著成本越小。銀行間交易的報價點差正常為2－3點，銀行（或交易商）向客戶的報價點差依各家情況差別較大，目前國外保證金交易的報價點差基本在3－5點，香港在6－8點，國內銀行實盤交易在10－50點不等。
美元標價法
用于外匯市場上交易行情表。美元標價法又稱紐約標價法，在美元標價法下，各國均以美元為基準來衡量各國貨幣的價值（即以一定單位的美元為標準來計算應該匯兌多少他國貨幣的表示方法），而非美元外匯買賣時，則是根據各自對美元的比率套算出買賣雙方貨幣的匯價。這里注意，除英鎊、歐元、澳元和紐幣外，美元標價法基本已在國際外匯市場上通行。
其特點是：所有外匯市場上的交易的貨幣都對美元報價，除英鎊等極少數貨幣外，對一般貨幣均采用以美元為外幣的直接標價