10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.013
基于深度学习的银行间债券市场异常交易行为检测
银行间债券市场作为金融市场重要组成部分,发挥着传导货币政策、提升资本流动性的作用.对市场异常交易行为的检测是保障银行间债券市场健康平稳运行、提升防范金融风险水平的有效手段.因此,提出一种基于网络嵌入和深度学习的异常交易行为检测方法,能有效检测出规则未知的异常交易行为.该方法结合交易网络的特点,采用一种面向时序属性网络的嵌入表示方法,并使用LSTM模型来检测异常交易行为.实验结果显示该模型F1指标值大于0.7,可提高异常交易行为检测模型的精确度.
银行间债券市场;网络嵌入;长短期记忆网络;异常检测
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
上海市科学技术委员会项目18511103802,18511106202,18511103801
2021-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
78-85
