摘要：玉米期货价格预测和预警工作有助于指导农业经济高质量发展,而自2020年6月以来我国玉米期货价格波动剧烈,亟需准确高效的玉米期货价格预测方法。针对现有研究未充分考虑疫情、政策调控及新闻文本中潜在的预测信息等不足,本文综合考虑了玉米市场的供求关系、政策调整、国际市场冲击、疫情冲击、突发事件的影响等导致玉米价格波动的多重因素,设计了有效的玉米期货价格可解释性预测框架。同时,针对现有玉米期货价格预测可解释性不足的问题,提出了一种新颖的DE-TFT可解释性玉米期货价格预测模型,该模型采用差分进化算法对时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的参数进行智能高效的优化。TFT是一种新颖的基于注意力的深度学习模型,将高性能预测与时间动态可解释分析相结合,表现出优异的预测性能。TFT模型可以产生可解释的玉米期货价格预测结果,包括时间步长的注意力分析和输入变量的重要性排序。在实证研究中,潜在狄利克雷分配模型用来分析“中华粮网”收集的玉米新闻资讯和政策调整的内容及主题,卷积神经网络用来提取新闻资讯的潜在预测信息,可解释的实验结果表明,反映国内疫情状况的百度指数“疫情”的引入和量化后的玉米新闻文本特征都能进一步提升玉米期货价格预测的精度。

摘要：本文将根据区块链技术的基本原理,构建金融科技信任评估指标体系,并进行信任评估。首先,构建了三层区块链结构(云级区块链、互联级区块链、终端级区块链);其次,设计了金融科技中的区块链信任评价机制;最后,通过仿真实验对信任指标进行了实验研究。金融科技(FinTech)借助互联网、云计算、人工智能、区块链等新技术,推动和发展了金融科技的信任机制。本文对金融科技的信任评估指标及相关信息进行梳理,实现了基于区块链技术金融科技信任评价指标。可以较好地提升金融科技信任评价机制的应用。